c#文本相似度对比，亲测可用，可学习使用。主要用于对比出两个字符串中相似度能达到多少，项目中使用过已经经过优化

本资源配备博客地址：https://blog.csdn.net/m0_47220500/article/details/106059669 该资源：主要解决的问题是给定一个语料库，这里语料库记录对比的问题，然后用户输入文本，计算语料库中哪一条文本与用户输入最为相似。

Python实现图书推荐系统（基于协同过滤-文本相似度）源码，Python实现图书推荐系统（基于协同过滤-文本相似度）源码，主要功能截图 用户基本模块：包含的主要功能有用户注册、登录，图书模块：包含的主要功能有根据浏览热度排行的图书展示、根据分类展示、搜索图书、图书详情展示、被推荐图书展示，评论模块：功能有评论展示、用户对图书评论、评论修改，也可以对感兴趣的图书进行点赞和收藏。公告模块：用户查看系统公告、管理员增删改查公告信息。用户个人中心模块：包含了用户基本信息展示、用户等级展示（普通用户、会员、认证作者）、用户积分展示、展示系统根据用户历史数据推荐的图书、查看个人点赞、收藏、评论的书籍、查看历史阅读记录可以续读。后台功能模块实现 （1）图书管理模块：管理员可批量导入、编辑、删除图书、改变图书展示状态（上下架）、审核作者新建的图书； （2）用户管理模块：查看用户信息、编辑用户等级、审核用户提交的作者认证、编辑公告； （3）系统管理模块：查看系统运行日志、备份和恢复各项数据、查看各项数据统计（图书信息统计、用户信息统计、时间段内新增图书和新增用户、访客统计）后台功能模块实现 （1）图书

易语言文本相似度比较，逐字比较，是把第一个字符串每个字都拆分开来和第二个字符串相比较第

文本相似度根据笔画计算词集

首先，建立自己的语料库 def ylk(x): seg = jieba.cut(x, cut_all=False) with open('D://listTwo.txt', 'a',encoding='utf-8')as f: for word in seg: f.write(word+ ) f.write('\n') 训练模型 from gensim.models.word2vec import LineSentence, Word2Vec #加载语料库 sentences = LineSentence(D://

随着网络的飞速发展，微博逐渐成为社交网络中信息传播及信息收集的重要平台，微博转发是微博信息传播的重要途径，研究微博转发问题对微博信息传播、微博营销、舆情监控有着极其重要的意义.影响微博转发的主要因素有：粉丝兴趣与微博文本的相似度，微博营销策略及用户粉丝数量的变化.以往的预测模型没有综合考虑这两方面因素，基于此，提出了一种基于循环神经网络的方法来对微博转发量级进行预测，首先利用SIM-LSTM模型构建微博转发趋势度，然后再利用TF-IDF构建粉丝兴趣和微博文本的相似度，最后通过神经网络模型来预测粉丝是否会转发该微博.实验结果表明本文提出的算法相对于其他预测算法F1评估值提高了近5%.

介绍文本向量化、tfidf、主题模型、word2vec，既会涉及理论，也会有详细的代码和案例进行讲解，希望在梳理自身知识体系的同时也能对想学习文本挖掘的朋友有一

本文实例讲述了Python实现简单的文本相似度分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 学习目标： 1.利用gensim包分析文档相似度 2.使用jieba进行中文分词 3.了解TF-IDF模型 环境： Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit) 工具： jupyter notebook 注：为了简化问题，本文没有剔除停用词“stop-word”。实际应用中应该要剔除停用词。 首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensim import jieba from gensim import corpora,models,similarities 以下

本文提出了结合主题和各主题下关键特征的文本相似度算法,目的在于更准确的挖掘被描述对象的近邻对象集。本文首先介绍卡方统检验特征统计法,并利用改进的卡方检验,计算训练集中已知主题的文本的特征;而后介绍了最小编辑距离算法、余弦相似度算法和杰卡德相似系数,在论证了主题对文本相似度的重要性后,又针对难提取主题的文本加以改进,最终提出了基于主题和特征的文本相似度算法;然后对各个算法在测试集上的相似度计算结果进行分析,证明本文提出的算法在速度和精确度上明显优于其他算法;最后将该算法应用于股票的概念股题材标注上,分析结果