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余弦相似度前沿信息_欧几里得距离和余弦相似度(2024年12月实时热点)

内容来源：牛排名所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

余弦相似度

OpenAI揭秘！RAG准率飞升在OpenAI的开发者大会上，Colin Jarvis和John Allard分享了如何通过7种方法将RAG的准确率从45%提升到98%的案例。 𐟎쬤𘀩˜𖦮𕯼š基础准确率45% 使用余弦相似度进行检索 𐟎쬤𚌩˜𖦮𕯼š经过20轮迭代，准确率提升至65% 实验不同的文本chunk切分方法微调embedding模型 HyDE检索（Hypothetical Document Embedding retrieval） 𐟎쬤𘉩˜𖦮𕯼š准确率提升至85% 使用Cross-Encoder对结果进行排序并使用少量规则策略分类，先让模型判断检索哪个知识库 𐟎쬥››阶段：准确率提升至98% Prompt Engineering 引入Tool（例如借助SQL）问题拆分（Query Expansion）通过这些优化方法，OpenAI成功地将RAG的准确率提升到了98%，展示了在自然语言处理领域的卓越技术实力。

TF-IDF+余弦，简单推荐系统今天，我想和大家分享一个非常基础的推荐系统，它基于最基础的NLP技术——TF-IDF。这个系统的主要目的是通过匹配相似主题的文章来推荐内容。推荐系统的核心：TF-IDF和余弦相似度 𐟓Š 推荐系统通常基于多种方式，包括内容、用户行为等。今天，我们重点关注基于文章内容的推荐。例如，如果用户阅读了一篇关于“聚类”的文章，系统应该推送与之主题相似的文章。在实现这个推荐系统时，我们使用了余弦相似度来度量文本之间的相似性。余弦相似度的值在0到1之间，1表示完全匹配，0则表示不相关。在Python代码中，我们使用pandas来加载数据，通过TF-IDF Vectorizer将文章向量化，并计算余弦相似度。推荐文章的函数：recommend_articles 𐟓š 我们定义了一个名为recommend_articles的函数，它基于相似度来推荐文章。这个函数的核心是TF-IDF，它评估了词语的重要性。TF（词频）表示一个词在文档中出现的频率，而IDF（逆文档频率）则表示一个词的稀有程度。通过组合这两个指标，我们可以得到每个词的权重。总结 𐟓 余弦相似度在NLP中用于衡量文本的相似性。它通过测量两个向量之间的角度来代表文档的相似度。而TF-IDF则评估了词语的重要性，其中TF表示词频，IDF表示逆文档频率，它们的组合给出了词的权重。通过这两个技术的结合，我们可以创建一个简单的推荐系统，根据用户的行为和兴趣，推送相似主题的文章。希望这个分享对你有所帮助！

CLIP模型必知必会知识点总结 CLIP模型的核心知识点可以总结如下： 𐟔多模态学习：CLIP模型能够处理和学习图像和文本两种不同的数据模态，实现跨模态的理解和匹配。 𐟔对比学习：CLIP采用对比学习的方法，通过最大化正样本（图像和文本对）的相似度，同时最小化负样本（随机配对的图像和文本）的相似度，来学习图像和文本的嵌入表示。 𐟔零样本学习：CLIP模型的一个显著特点是它能够在没有看过特定类别样本的情况下，通过文本描述来识别或分类图像，这称为零样本学习。 𐟔图像编码器（Image Encoder）：CLIP模型使用图像编码器将输入的图像转换为固定维度的特征向量，这些向量能够捕捉图像的视觉信息。 𐟔文本编码器（Text Encoder）：文本编码器使用自然语言处理技术，如Transformer模型，将输入的文本转换为特征向量，捕捉文本的语义信息。 𐟔余弦相似度：在预测阶段，CLIP模型通过计算图像特征向量和文本特征向量之间的余弦相似度来生成预测。 𐟔大规模预训练：CLIP模型在大量的图像和文本配对数据上进行预训练，以学习图像和文本之间的对齐关系。 𐟔泛化能力：由于在大规模数据集上预训练，CLIP模型具有良好的泛化能力，能够在未见过的类别上进行有效的预测。 𐟔无需标注数据：CLIP模型可以在大规模无标注的数据上进行训练，减少了对标注数据的依赖。 𐟔跨模态学习能力：CLIP模型能够将文本和图像嵌入到同一特征空间中，实现跨模态的相似度匹配能力。 𐟔模型结构：CLIP模型通常由两个主要部分组成，即图像编码器和文本编码器，它们可以是卷积神经网络（CNN）或Transformer等结构。

𐟤 协同过滤算法解析 𐟔 协同过滤算法，你了解多少？它可是基于用户行为的推荐神器哦！𐟎‰ 𐟛️ 比如，你购买了某件商品，浏览了某些网页，甚至给物品打了分，这些行为都会被算法捕捉到，用来发现你的兴趣和偏好。 𐟤 接着，算法会开始计算用户间的相似度。这有点像找朋友，看看谁和你兴趣相投。余弦相似度、皮尔逊相关系数等数学方法都是它的好帮手。 𐟎𝓨恤𘺤𝠦Ž訍物品时，算法会看看那些和你相似的用户都喜欢什么。特别是那些你还没接触过的物品，算法会预测你可能也会喜欢。 𐟌Ÿ 所以，这个算法的核心就是：通过找到和你相似的用户，利用他们的喜好来为你推荐物品。这样不仅能挖掘出你的隐藏属性，还能发现你可能自己都没意识到的喜好哦！ 𐟒ᠧŽ𐥜诼Œ你是不是对协同过滤算法有了更深入的了解呢？

𐟎‰ 探索协同过滤推荐算法的奥秘 𐟌Ÿ 𐟓š 第一步：建立你的“兴趣档案” 想象一下，每个人的兴趣爱好就像一本购物清单，记录了你对各种商品的喜爱程度。推荐系统的首要任务就是收集这些清单，建立一个大大的数据库。这样，谁喜欢什么，一目了然！𐟓 𐟑�쬤𚌦�𜚦‰𞥈𐤽 的“相似伙伴” 接下来，系统会使用一个叫做“余弦相似度”的公式，帮助每个人找到“品味最像”的朋友。这就好比在说：“嘿，你们俩都爱看科幻小说，肯定能聊到一块儿去！”𐟤 𐟎 第三步：发现你未知的宝藏知道谁和你口味相近后，系统就会从那些“好友”喜欢，而你还未尝试的东西里挑出宝贝推荐给你。就像朋友偷偷告诉你：“这家新甜品店超赞，你绝对会爱上！”𐟍𐊊𐟔 简化版实施秘籍：记录偏好：想象成收集所有人的“我喜欢”列表。计算匹配度：系统自动帮你找到“品味灵魂伴侣”。探索新天地：根据这些相似小伙伴的隐藏推荐，带你尝鲜！ 𐟓 简易公式：dotProduct / (√normA * √normB)，简单来说，就是两组数据评分的模长乘积，数值越大，说明你们越相似！ 𐟏𗠣推荐系统小知识 𐟏𗠣余弦相似度 𐟏𗠣轻松学算法 𐟏𗠣协同过滤推荐算法

向量数据库：AI的超级大脑嘿，大家好！今天我们来聊聊一个超级酷的东西——向量数据库。简单来说，向量数据库是为存储向量嵌入而设计的数据库。听起来有点高大上吧？别急，我会慢慢解释的。什么是向量嵌入？𐟧 首先，向量嵌入是一种表示非结构化数据的方式。比如说，图像、文本、音频这些数据，传统的关系数据库可搞不定。向量嵌入把这些数据转换成一个数字列表，方便存储和查询。为什么需要向量数据库？𐟚€ 传统的关系数据库虽然强大，但在处理非结构化数据时有点吃力。向量数据库就是为了解决这个问题而生的。它们专门为存储向量嵌入而设计，可以快速检索和比较这些数据。向量数据库的工作原理𐟔犊向量数据库会索引并存储向量嵌入，这样你就可以快速检索和比较非结构化数据了。各种相似度度量方法，比如余弦相似度、向量相似度，都可以用来比较这些嵌入。与传统数据库的区别𐟆š 传统数据库，比如关系数据库，是为了存储关系数据而设计的。它们用表格、行和列来存储数据，用SQL来查询。而向量数据库则是为了存储向量嵌入而生的，专门为高级AI/ML流程，比如语义搜索和推荐引擎，提供支持。向量数据库的优势𐟌Ÿ 可伸缩性：相似性搜索在传统数据库中可能不太伸缩，但在向量数据库中可以大规模计算。灵活性：向量数据库允许执行一些传统数据库难以实现的操作，比如语义搜索。超低延迟：使用ANN搜索，向量数据库针对高维相似性搜索进行了优化。高性能：对于最近邻搜索等操作，向量数据库的性能比关系数据库高出几个数量级。优化的存储和内存：向量数据库将经常访问的向量保存在内存中，并针对不经常访问的数据优化磁盘I/O。使用案例𐟓Š 向量数据库可以用于为LLM配备长期记忆，推荐引擎可以根据客户过去购买的项目推荐类似的项目，语义搜索可以根据含义或上下文搜索，检索增强生成可以改进大型语言模型的响应，高级聊天机器人可以利用AI、ML和NLP理解和响应用户输入，上下文匹配可以根据周围的信息或上下文理解和解释单词、短语或数据的含义。总之，向量数据库是AI的超级大脑，专门为处理非结构化数据而设计。无论你是AI爱好者还是开发者，了解向量数据库都能让你在AI的道路上走得更远。

协同过滤推荐算法：从数据到优化协同过滤推荐算法主要关注如何利用其他相似用户的喜好来预测目标用户的兴趣。以下是基于用户的协同过滤算法的基本实现步骤： 𐟓ˆ 数据收集与预处理数据收集：从系统中收集用户的行为数据，包括用户的ID、浏览的项目ID、点赞的项目ID、评论的项目ID等。构建用户-项目评分矩阵：将用户的行为数据转换为用户-项目评分矩阵。如果用户喜欢某个项目（例如点赞或评论），则给该项目一个较高的评分（如1），否则给较低的评分（如0）或直接不评分。 𐟔„ 计算用户之间的相似度选择相似度度量方法：常见的相似度度量方法有皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）、余弦相似度（Cosine Similarity）等。计算相似度矩阵：对于每对用户，计算他们的相似度并存储在相似度矩阵中。 𐟎 𙦍𘤼𜧔覈𗧔Ÿ成推荐选择相似用户：对于目标用户，从相似度矩阵中选择与其最相似的K个用户（K是一个预设的参数）。计算预测评分：对于目标用户未评分的项目，根据相似用户的评分和相似度来计算预测评分。例如，可以使用加权平均法，其中每个相似用户的权重是其与目标用户的相似度。生成推荐列表：将预测评分较高的项目作为推荐结果返回给目标用户。 𐟛 ️ 优化与扩展数据稀疏性问题：由于用户-项目评分矩阵往往非常稀疏（即大部分元素为0），这可能导致相似度计算不准确。可以通过引入额外的用户特征或项目特征来缓解这个问题。冷启动问题：对于新用户或新项目，由于没有历史数据可供参考，推荐算法可能无法给出有效的推荐。可以通过引入内容信息、社交网络等方法来解决冷启动问题。实时性问题：随着用户行为的变化，用户之间的相似度也可能发生变化。因此，需要定期更新用户之间的相似度矩阵以反映最新的用户行为。 ⚙️ 实现细节在实现过程中，可以使用Java等编程语言，来处理数据和计算相似度。在实际项目中，还需要考虑如何存储和检索大量数据、如何优化算法的执行效率等问题。

目标跟踪中的相似度计算：方法与挑战 𐟔 在目标跟踪中，相似度计算为何至关重要？在视频序列中识别和追踪特定对象是目标跟踪的核心任务。为了实现这一目标，我们需要一种方法来判断两个目标是否为同一对象。相似度计算在这里扮演着至关重要的角色，它帮助我们确认对象在连续帧之间的一致性。 𐟔 相似度计算的挑战结构依赖：图像的相似度不仅仅是像素之间的比较，更多地涉及到结构和上下文信息。上下文相关性：例如，红色圆形和红色方形之间的相似度可能不如红色圆形和蓝色圆形之间的。非标准度量：相似度有时不满足传统的距离度量定义。 𐟔 传统算法余弦相似度：计算向量间的夹角，适用于特征向量的比较。哈希算法：将图像转化为哈希值，通过比较哈希值来快速判断相似度。直方图方法：比较图像的颜色直方图，适用于颜色分布的相似度计算。互信息：衡量两个变量的信息共享程度，但在不同尺寸的图像上应用有限。均方误差（MSE）：比较像素级的差异，简单但可能忽略结构信息。 SSIM结构相似性：更注重图像的结构相似性。特征匹配：使用SIFT、SURF等算法提取特征点进行匹配，考虑图像的局部特征。 𐟔 深度学习算法孪生网络（Siamese Network）：两个输入通过共享权重的网络，输出它们的相似度。 SimGNN：基于图神经网络，适用于结构化数据的相似度计算。 Graph kernel：基于图的结构和属性信息，适用于图数据的相似度比较。 𐟔 应用于目标跟踪的相似度算法基于外观的相似度：如使用SSIM计算结构相似度。基于运动的相似度：如使用光流方法比较运动特征。深度学习方法：使用CNN提取特征进行比较或应用孪生网络。

推荐算法：协同过滤的奥秘与挑战推荐算法的世界充满了奥秘，其中最经典的之一就是协同过滤。让我们一起来揭开它的神秘面纱吧！什么是协同过滤？𐟤” 顾名思义，协同过滤就是利用大家的反馈、评价和意见来筛选出你可能感兴趣的信息。简单来说，就是通过分析你和其他用户的行为，找出你可能会喜欢的电影、音乐、商品等等。举个例子𐟎슊让我们用一个简单的例子来说明。用户协同过滤（User-CF）假设兴趣相似，也就是说，和你兴趣相似的用户喜欢的电影，你也可能会喜欢。假设有4个电影A、B、C、D，我们要给用户X推荐电影。我们用1表示用户感兴趣，0表示不感兴趣。那么，用户1-4和电影A-D的对应关系可以表示如下：电影A 电影B 电影C 电影D 用户1 1 1 0 1 用户2 1 1 0 1 用户3 1 1 0 1 用户4 0 0 1 0 从上面的矩阵可以看出，用户X和用户3在电影AB上的兴趣相同，所以他们相似度很高。同样，用户X和用户2在电影B上的兴趣相同，所以他们也有很高的相似度。而用户2和用户3都不喜欢电影C，所以用户X也可能不喜欢电影C，推荐系统就不会向用户X推荐电影C。算法逻辑𐟧 构建共现矩阵：对于每个用户和电影的交互关系，构建一个矩阵。有交互行为的标记为1，没有交互行为的标记为0（当然也可以用评分替代）。预测空白：生成共现矩阵后，推荐问题就变成了预测空白（问号处）是0还是1。找到相似用户：第一步是找到和用户X兴趣最相似的top-n个用户。预测兴趣：根据这些相似用户对这些电影的交互行为来预测该用户是否感兴趣。相似度计算𐟓Š 在找到相似用户后，我们需要计算相似度。最简单的方法是余弦相似度。夹角越小，余弦相似度越大，两个用户就越相似。当然，还有其他方法，比如皮尔逊相关系数、修正余弦相似度、汉明距离、欧氏距离、曼哈顿距离等等。 User-CF的缺点𐟚능혥‚襼€销大：当用户量多时，相似矩阵的存储开销非常大。数据稀疏：对于历史数据少的用户，找到其相似用户的准确度很低。总结𐟓 协同过滤是一种经典的推荐算法，通过分析用户和其他用户的行为来找出你可能感兴趣的内容。虽然它有一些缺点，但在实际应用中仍然非常有效。希望这篇文章能让你对协同过滤有更深入的了解！

论文查重率太高？别急，这里有降重秘籍！论文降重，这道论文写作的最后关卡，真是让人又爱又恨。很多同学费尽心机地复述、引用别人的文献，结果还是被判定为抄袭，改了几遍也没用，查重率就是降不下来。去找老师，老师也觉得是抄袭，根本不给任何建设性的建议。其实，很多时候不是我们不够努力，而是方法用错了。接下来，我给大家分享一些实用的降重技巧，赶紧收藏吧！了解查重软件的原理 𐟧 首先，我们要知道查重软件是怎么工作的。简单来说，查重软件会把文章分解成一个个小句子，然后通过某种算法计算每个句子的相似度。如果某个句子的相似度超过50%，那么这个句子的相似字数就会被加总，再除以论文总字数，得到的就是重复率。虽然不同的查重软件使用的算法不一样，比如Jaccard相似度、余弦相似度、Jaro相似度等，但对于我们这些手工降重的人来说，参考意义都差不多。重要的是：相似度超过50%的句子会被标黄，相似度超过80%的句子会被标红。相似度小于50%的句子会被标绿，并且相似度计为0。降重的目标 𐟎知道了原理，接下来我们的目标就清晰了：降低单句的相似字数：尽量让每句话都有自己的独特之处，不要直接复制粘贴。把整段的相似度降到50%以下：这样可以避免整段被标黄或标红。实用技巧 𐟛 ️ 同义词替换：找到原文中的关键词，用同义词替换。改变句子结构：把原文中的句子拆分成几个短句，或者重新组合句子的顺序。增加原创内容：在引用别人的观点时，加上自己的分析和见解。分段写作：每段内容尽量控制在100字以内，这样可以降低整段的相似度。多读多改：多读几遍论文，边读边改，找出那些重复的地方。个人经验分享 𐟓– 我自己在写论文的时候，也遇到过查重率过高的情况。当时真是急得团团转，改了又改还是没用。后来我找到了一些靠谱的降重技巧，比如用同义词替换关键词、改变句子结构、增加原创内容等等。经过一番努力，终于把查重率降下来了。希望这些技巧能帮到你们，祝大家顺利通过论文查重！𐟒ꀀ

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