Milvus 是一款全球领先的开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索，加速非结构化数据检索。用户在任何部署环境中均可获得始终如一的用户体验。 Milvus 2.0 是一款云原生向量数据库，采用存储与计算分离的架构设计。

向量 Postgres 的开源向量相似度搜索 CREATE TABLE table (column vector( 3 )); CREATE INDEX ON table USING ivfflat (column); SELECT * FROM table ORDER BY column < - > ' [1,2,3] ' LIMIT 5 ; 支持 L2 距离、内积和余弦距离 安装 编译安装扩展（支持 Postgres 9.6+） git clone --branch v0.1.7 https://github.com/ankane/pgvector.git cd pgvector make make install # may need sudo 然后将其加载到要使用它的数据库中 CREATE EXTENSION vector; 您还可以使用 、 或安装它 入门 创建一个 3

短文本聚类在数据挖掘中发挥着重要的作用,传统的短文本聚类模型存在维度高、数据稀疏和缺乏语义信息等问题,针对互联网短文本特征稀疏、语义存在奇异性和动态性而导致的短文本聚类性能较差的问题,提出了一种基于特征词向量的文本表示和基于特征词移动距离的短文本聚类算法。首先使用Skip-gram模型(Continuous Skip-gram Model)在大规模语料中训练得到表示特征词语义的词向量;然后利用欧式距离计算特征词相似度,引入EMD(Earth Mover's Distance)来计算短文本间的相似度;最后将其应用到Kmeans聚类算法中实现短文本聚类。在3个数据集上进行的评测结果表明,效果优于传统的聚类算法。

a=[01,02,04,06],b=[09.08,04,07].计算a,b的相似度。用户门户网站推荐,根据个人行为推荐。

SIF：一种简单但是有效的词向量计算余弦相似度的方法，利用了tfidf等知识。

闲聊机器人（chatbot），BERT句向量-相似度（Sentence Similarity），文本分类（Text classify） 数据增强（text augment enhance），同义句同义词生成，句子主干提取（mainpart），中文汉语短文本相似度，文本特征工程，keras-http-service调用

向量空间模型是信息检索中最重要的形式化模型之一，向量相似度是对向量空间模型评分的重要依据。本实验需要编程实现向量相似度的基本算法。