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大数据存储与处理-相似项发现
第三章 相似项发现;3.1 近邻有哪些信誉好的足球投注网站的应用;3;3.1.2 文档的相似度;3.1.2 文档的相似度;3.1.3 协同过滤;3.1.3 协同过滤;3.2 文档的shingling;3.2.1 k-shingle;3.2.2 shingle大小的选择;3.2.3 对shingle进行哈希;3.2.4 基于词的shingle;例子;3.3 保持相似度的集合摘要;3.3.1 集合的矩阵表示;3.3.2 最小哈希;3.3.3 最小哈希及jaccard相似度;四种类型;3.3.3 最小哈希;3.3.4 最小哈希签名;3.3.5 最小哈希签名的计算;3.4 文档的局部敏感哈希算法;3.4 文档的局部敏感哈希算法;26;27;28;29;30;3.4.3 上述技术的综合;3.5 距离侧度;3.5.1 距离侧度的定义;3.5.2 欧式距离;3.5.3 Jaccard距离;3.5.4 余弦距离;3.5.5 编辑距离;3.5.5 编辑距离;3.5.6 汉明距离;40;41;42;43;44;45;46;47;48;49;50;51;52;53;54;55;3.8.2 实体关联;57;58;59;3.9.3 基于长度的过滤;;3.9.4 前缀索引;3.9.4 前缀索引;3.9.5 位置信息的使用;3.9.6使用位置和长度信息的索引;3.8 LSH函数的应用;
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