协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好，实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容，在电子商务中得到了广泛的应用。然而，当此类算法应用到社交网络时，传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化，从而出现推荐算法效率偏低，推荐准确度下降问题，导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题，引入用户相似度概念，定义社交网络中属性相似度，相似度构成与计算方法，提出一种改进的协同过滤推荐算法，并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率，全面提高用户满意度。

python自然语言处理-学习笔记(三)之文本相似度计算-附件资源

跨语言文本相似度计算是挖掘蒙汉可比语料的基础和关键，其结果直接影响了可比语料的质量。本文通过分析新闻文本特点，提出了一种融合多特征的跨语言新闻文本相似度计算方法。该方法首先抽取新闻的发布日期、标题及正文信息作为特征，再利用双语文档发布日期的差异、正文长度关系、正文阿拉伯数字相似度、标题重合程度及正文重合程度五种启发信息进行加权线性组合来判断相似程度。实验表明，本文提出的方法能明显提高蒙汉新闻文本相似度计算的准确率。

基于百度AI开放平台人脸识别SDK写的C# 人脸识别Demo，包含 人脸注册：将人脸照片注册到百度AI开放平台人脸库中。 人脸检测：根据人脸检测年龄、性别、表情、靓丽度、人种、眼镜等特征 人脸识别：识别百度AI开放平台人脸库中的照片，比对相似度百分比。 人脸检索：与百度平台人脸库中进行1：N，M：N检索识别。 未能上传运行图片，亲测可用。 程序运行须知： 在百度智能云注册账号，创建对应项目，在百度智能云平台中创建人脸库，将提供对应API_KEY和SECRET_KEY替换FaceDetection.cs文件中对应内容，API_KEY对应百度云的“Access Key ID”，SECRET_KEY对应百度云的“Access Key Secret”。

过滤器相似度 CIFAR10模型砝码 使用链接下载权重（您必须手动下载和提取）。 要将路径设置为下载的weights文件夹，请在vgg.py指定path_to_state_dict 。 依存关系 通过运行以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 选项： -net -架构的选择（默认：resnet18） -dataset选择数据集（默认值：cifar10） -tr-batch训练批次大小（默认值：512） -val-batch验证批次大小（默认值：512） -lr学习率（默认值：0.1） -wd权重衰减（默认值：5e-4） -epochs要训​​练的时期数（默认值：300） -cpu -cpu标志-reinit分集丢失使用标志-mode -在转移和默认训练之间选择 如何运行： python train.py -lr 0.1 -gpu -dat

利用OpenCv提供的函数接口实现了两个图像的相似度的计算

通过统计每个相似度是否相似的情况，计算了两二值图像间的相似度，程序比较简单易懂

图片的存储、管理、查询、求解两张图片的相似度（基于颜色特征矩阵） 图片的存储、管理、查询、求解两张图片的相似度（基于颜色特征矩阵）

中药指纹图谱相似度评价系统2012版,是国家药典委联合高校自主研发的指纹图谱相似度评价系统，是2004版的升级版本，优化了上一版的代码，修复了诸多BUG，该版本成为广大科研工作者的便利工具。

FSV算法，特征选择算法，用于分析两个序列的相似度