文本相似度算法如何评判

在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记录。用D（Document）表示，特征项（Term，用t表示）是指出现在文档D中且能够代表该文档内容的基本语言单位，主要是由词或者短语构成，文本可以用特征项集表示为D(T1，T2，…，Tn)，其中Tk是特征项，1<=k<=N。例如一篇文档中有a、b、c、d四个特征项，那么这篇文档就可以表示为D(a，b，c，d)。对含有n个特征项的文本而言，通常会给每个特征项赋予一定的权重表示其重要程度。即D＝D(T1，W1；T2，W2；…，Tn，Wn)，简记为D＝D(W1，W2，…，Wn)，我们把它叫做文本D的向量表示。其中Wk是Tk的权重，1<=k<=N。在上面那个例子中，假设a、b、c、d的权重分别为30，20，20，10，那么该文本的向量表示为D(30，20，20，10)。在向量空间模型中，两个文本D1和D2之间的内容相关度Sim(D1，D2)常用向量之间夹角的余弦值表示，公式为： 余弦公式略

其中，W1k、W2k分别表示文本D1和D2第K个特征项的权值，1<=k<=N。

在自动归类中，我们可以利用类似的方法来计算待归类文档和某类目的相关度。例如文本D1的特征项为a，b，c，d，权值分别为30，20，20，10，类目C1的特征项为a，c，d，e，权值分别为40，30，20，10，则D1的向量表示为D1(30,20,20,10,0),C1的向量表示为C1（40，0，30，20，10），则根据上式计算出来的文本D1与类目C1相关度是0.86那个相关度0.86是怎么算出来的？

是这样的，抛开你的前面的赘述在数学当中，n维向量是 V{v1, v2, v3, ..., vn}

他的模： |v| = sqrt ( v1*v1 + v2*v2 + ... + vn*vn ) 两个向量的点击 m*n = n1*m1 + n2*m2 + ...... + nn*mn 相似度 ＝ (m*n) /(|m|*|n|)

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毕 业 设 计（论 文）

题 目：基于VSM模型的文本相似性的比较

姓 名 X X X X X 学 号 A A A A A 所在学院 B B B B B 专业班级 C C C C C 指导教师 D D D D D 日 期

0

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摘 要

在互联网迅速发展的时代，网络上的信息数量越来越多，种类也比较纷杂。虽然能在我们查询相关信息是提供大量选择，但是靠人工浏览的方式在浩瀚的信息库中找到自己最需要最相关的信息，无疑给用户带来了麻烦，而且效率也十分低下。为了解决这一个问题，关于判断文本相似度的技术应运而生，目前广泛运用于计算机，电信等行业。本文着重阐述了计算文本相似度的过程中会遇到的难题，以及解决这些难题需要用到的相应算法，最后利用VSM模型进行简单的设计与运用，完成基于web的相似网页检测程序

关键字：文本相似度；相似网页检测；VSM模型

1

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ABSTRACT

With the Internet dev

图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。

可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。

还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。比如给你某一个人在海量的图像数据库中罗列出与之最匹配的一些图像，当然这项技术可能也会这样做，将图像抽象为几个特征值，比如Trace变换，图像哈希或者Sift特征向量等等，来根据数据库中存得这些特征匹配再返回相应的图像来提高效率。

下面就一些自己看到过的算法进行一些算法原理和效果上的介绍 。 (1)直方图匹配。

比如有图像A和图像B，分别计算两幅图像的直方图，HistA，HistB，然后计算两个直方图的归一化相关系数（巴氏距离，直方图相交距离）等等。

这种思想是基于简单的数学上的向量之间的差异来进行图像相似程度的度量，这种方法是目前用的比较多的一种方法，第一，直方图能够很好的归一化，比如通常的256个bin

一种图像相似度匹配的算法,

1、图片大小规格化

为了比较两个图像，应该使其大小完全一致，这里可以设置为两个图片中较大的那个大小，长宽。

function Resize(const Source: TBitmap; var Dest: TBitmap): Boolean;

begin

if not Assigned(Dest) then

Dest := TBitmap.Create;

Dest.pixelformat := pf24bit;

Dest.Width := BMPWIDTH;

Dest.Height := BMPHEIGHT;

Dest.Canvas.CopyRect(Rect(0, 0, Dest.Width - 1, Dest.Height - 1), Source.Canvas, Rect(0, 0, Source.Width - 1, Source.Height - 1));

end;

2、图像灰度化

图像灰度化的方法有多种，这里介绍两种。一种是绝对平均值，一种是加权平均值。其实质就是将RGB三原色的色值相加，平均后赋予新值。不同的只是RGB三原色的权重不同。

绝对平均值

function Gray1(const Source: TBitmap): Bo

硕士学位论文

题 目：基于马尔科夫模型词序因子的文本相似度研究 英文题目：Study Of Chinese Text Similarity Research Based

On Markov Word Order Gene

申请学位学科专业：计算机应用技术

XX大学

硕士学位论文

题 目 协商研讨系统中的可视化技术研究 英文题目 Research on the Visualization in Group

Deliberation System

研究生姓名（签名） 指导教师姓名（签名） 职 称 教授 申请学位学科名称 计算机应用技术 学科代码 论文答辩日期 学位授予日期 学院负责人（签名） 评阅人姓名 评阅人姓名

年 月 日

学位论文原创性声明

如何降低论文相似度（以中国知网为例）

一、本检测帮助您顺利通过学校检测

感谢您使用知网的学位论文检测系统VIP版本检测自己的学

位论文，本检测系统和学校一样，都是上传到知网的服务器检测，所以只要您给我的论文和给学校的一样（包括文件形式、目录大纲级别等），检测结果就一样。

二、检测报告解读

1、首先看 总-xx% 的截图文件(有些是直接下载所截图的网页，会命名为”xxx-文献分段浏览.html”，学位论文检测系统是整篇上传，如果没有这个文件肯定不是学位论文检测系统检测的。

（1）截图或者分段浏览上面有学术不端文献检测系统4.0（或TMLC）的标志，说明是用VIP版本检测的。

（2）上部左侧有文章及作者信息，还有总文字复制比和总重合字数。大部分学校基本只看总文字复制比这个指标，具体要求各个学校不同，一般5%-30%。

（3）上部中间偏是参考文献字数，系统会自动识别文章末尾的参考文献，如能识别就会单独放在这里，不参与检测。

（4）截图下部是各段落的抄袭比例，系统会识别文章的大纲目录，如果能被正确识别就会按照章节进行分段，否则会自动分段。

（5）总文字复制比由各段落复制比加权平均得来。

2、然后看文本复制检测报告单，这个是系统自动导出的检测报告，并非

华中科技大学研究生院

基于融合社交网络相似度的

群体推荐算法研究

1课题来源、研究意义和目的

1．1课题来源

本课题来源于实验室项目，旨在研究电子商务中的推荐系统。

1．2 研究意义和目的

近年来，Web2.0 技术的兴起更进一步拓展了用户与计算机之间的交互作用，提高了用户的使用体验，但也进一步加快了互联网信息资源的增长速度。海量的信息在给广大互联网用户带来更多选择的同时也使得其不得不花费大量的时间和精力从偌大的信息库中找到自己感兴趣或者对自己有用的信息，由此便导致了“信息过载”和“信息爆炸”的问题。个性化推荐作为目前解决信息过载问题的主要技术，个性化推荐技术已经在诸多领域得到了应用，如电子商务、社交网站、搜索引擎等。作为全球率先研究个性化推荐系统的企业之一的 Amazon[1]错误！未

找到引用源。

[2][3]

，也早已将个性化推荐服务放到了网站中的各个角落，成为目前

应用个性化推荐系统的成功案例之一。

迄今为止，关于个性化推荐技术的研究已有很多，但是已有的推荐系统大多都旨在为单个用户提供推荐，而现实生活中，有时却需要向一个群体提供推荐。比如一个家庭的所有成员同时观看电影、一个群体需要选择旅游目的地以及一个群体需要选择用餐地点等。由于群体成员的兴

华中科技大学研究生院

基于融合社交网络相似度的

群体推荐算法研究

1课题来源、研究意义和目的

1．1课题来源

本课题来源于实验室项目，旨在研究电子商务中的推荐系统。

1．2 研究意义和目的

近年来，Web2.0 技术的兴起更进一步拓展了用户与计算机之间的交互作用，提高了用户的使用体验，但也进一步加快了互联网信息资源的增长速度。海量的信息在给广大互联网用户带来更多选择的同时也使得其不得不花费大量的时间和精力从偌大的信息库中找到自己感兴趣或者对自己有用的信息，由此便导致了“信息过载”和“信息爆炸”的问题。个性化推荐作为目前解决信息过载问题的主要技术，个性化推荐技术已经在诸多领域得到了应用，如电子商务、社交网站、搜索引擎等。作为全球率先研究个性化推荐系统的企业之一的 Amazon[1]错误！未

找到引用源。

[2][3]

，也早已将个性化推荐服务放到了网站中的各个角落，成为目前

应用个性化推荐系统的成功案例之一。

迄今为止，关于个性化推荐技术的研究已有很多，但是已有的推荐系统大多都旨在为单个用户提供推荐，而现实生活中，有时却需要向一个群体提供推荐。比如一个家庭的所有成员同时观看电影、一个群体需要选择旅游目的地以及一个群体需要选择用餐地点等。由于群体成员的兴

篇一：日本相扑文化

日本相扑文化

摘要

相扑，是一种以角力为主要形式的徒手格斗之道。日本相扑的历史非常久远，相传在公元前就已出现，它源于日本农耕文化，是民间用来占卜丰歉的祭祀仪式，后来随着社会的不断发展，相扑运动趋于成熟和完善，形成了现代的相扑之道。

相扑运动是日本文化的重要载体之一，作为日本的国技已经有很长的历史，在日本的文化系统中也有其特殊的地位，是日本传统文化中不可或缺的一部分。现在，相扑也作为日本的“形象大使’’而成为其一种外交手段，也就是所谓的“相扑外交”。它蕴含着日本人独特的审美情趣，凝聚和体现了日本传统的文化和民族精神。同时，相扑也是日本文化中非常深奥、最难理解的文化之一。 前言

相扑的日语发音为「すもぅ」，「すもぅ」在日语里本来是指争斗和格斗的意思。相扑(sumoo)亦称角力、角觝。

关于“相扑”汉字的来源，有两种说法，一种说法是印度人将释迦牟尼传记《佛本行集经》翻译成汉字时，将印度的徒手搏斗竞技翻译成“相扑打；另一种说法是相扑源于中国。中国和日本两国在历史上都有相扑。从一些出土文物看，中国秦汉时期的角抵形象同日本现在流行的相扑很相似。至迟在西晋初年，中国已有相扑的名称。唐宋元明清各代，相扑活动一直盛行。到了清代中叶，相扑的名称才逐渐消失

第 1。第璺 9卷期.

计算机技术与发展( M PUTER X) TECHN0LOGY AND DEVEL P D ME NT

20 0 9年 8月

V0 . 9 No 8 11 . Au . 2 0 g 09

基于改进 V M的句子相似度研究 S苏小虎(安徽工业大学计算机学院，安徽马鞍山 2 30 ) 40 2摘要：空间模型是以特征项权重为核心的算法，征项权重对文本分类、向量特检索等的效果起着至关重要的作用。文中

提出了一个新的权重概念——领域权重，并利用它改进传统向量空间模型。改进后的模型综合考虑原有特征项权重和文

档中特征项自的领域权重。在特定领域 F Q的检索中作测试实验，果表明，身 A结改进的方法提高了检索的查准率、全查率和 F测试值。 关键词：向量空间模型；领域权重；率权重频中图分类号： P 1 T 32文献标识码： A文章编号：63 2X(09 0— 13 0 17—69 20 )8 0 1— 4

Re e r h o e e eS m ia iy Ba e n m p o e M s a c fS ntnc i lr t s d o I r v d VSSU a - u Xio h

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