对于微博文本的相似度计算,simhash算法可能更适合。
余弦相似度算法是一种常见的文本相似度计算方法,它可以计算两个文本向量之间的夹角余弦值,用于衡量它们的相似度。但是,当面对大量文本时,计算文本向量的时间复杂度很高,这可能会影响性能。
相比之下,simhash算法可以快速计算文本的哈希值,而且能够在哈希值之间计算汉明距离,从而衡量文本的相似度。simhash算法的优点是它能够快速处理大量文本,并且可以识别并过滤掉文本中的噪声和重复内容,因此可能更适合微博文本的相似度计算。
时间:2023-07-26 11:32:09
对于微博文本的相似度计算,simhash算法可能更适合。
余弦相似度算法是一种常见的文本相似度计算方法,它可以计算两个文本向量之间的夹角余弦值,用于衡量它们的相似度。但是,当面对大量文本时,计算文本向量的时间复杂度很高,这可能会影响性能。
相比之下,simhash算法可以快速计算文本的哈希值,而且能够在哈希值之间计算汉明距离,从而衡量文本的相似度。simhash算法的优点是它能够快速处理大量文本,并且可以识别并过滤掉文本中的噪声和重复内容,因此可能更适合微博文本的相似度计算。
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