对盗图、盗文、盗墓深恶痛绝吗？PostgreSQL结合余弦、线性相关算法 在文本、图片、数组相似 等领域的应用 - 3 rum, smlar应用场景分析
标签 PostgreSQL , 文本相似性分析 , tf , idf , tf-idf , tag , 相关性 , 余弦相关性 , 线性相关性 , 关键词 , tfidf向量 , rum , smlar , cosine 背景 前面介绍了tf-idf算法，以及它在文本分析中的应用(提取关键词)，参考如下。 《文本(关键词)分析 - TF(Term Frequency 词频) IDF(Inve...
对盗图、盗文、盗墓深恶痛绝吗？PostgreSQL结合余弦、线性相关算法 在文本、图片、数组相似 等领域的应用 - 2 smlar插件详解
标签 PostgreSQL , 文本分析 , cosine , smlar , 相似性 , simlar , tf , idf , tf-idf , tag 背景 以2个例子作为开始， 例1 在数据库中有两条这样的记录 "I want a dog" // 狗 "I want a chihuahua" // 吉娃娃狗 然后使用这样的查询条件进行查询 "dog|chihuahua...
对盗图、盗文、盗墓深恶痛绝吗？PostgreSQL结合余弦、线性相关算法 在文本、图片、数组相似 等领域的应用 - 1 理论 - tf/idf
标签 PostgreSQL , 文本分析 , tf , idf , tf-idf , tag 背景 很多网站有标签的功能，会根据网页自动生成标签，标签实际上就是该网页的关键词，比如一个卖手机的网页，那么标签是如何生成的呢？ 在一篇文档里面，是不是出现越多的词，就越是关键词呢？ 比如在中文里面的、是、我、你可能出现次数是比较多的，它们很显然不是关键词，这些属于stop word，是需要被忽略...
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