文本相似度算法 如何用python计算文本的相似度？
如何用python计算文本的相似度？
第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。第三步：统计网页（文档）总数M。第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的公式）第四步：重复第三步，计算出一个网页所有词的tf-idf 值。第五步：重复第四步，计算出所有网页每个词的tf-idf 值。3、处理用户查询第一步：对用户查询进行分词。第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf 值。4、相似度的计算使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小，越相似。
如何利用Python做人群相似度数据分析？
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1、首先你要了解Python语言的整个架构和一些基本概念，也就是所说的Python入门，这里推荐资料：简明 Python 教程，很适合初学者，概念的讲解简单明了。还有大量的练习，跟着做会有很快的提高。2、基本了解了python后，还要学习一些用于数据分析的工具，也就是一些基于python的科学计算库。赞同 杜客答案中提到的SciPy系列工具，尤其是NumPy工具包，可以说是用Python进行数据分析的最常用的。另外对于数据分析，少不了数据的可视化（也就是画图），首选matplotlib: python plotting，在Linux下非常好用，画出来的图很漂亮。还有一个工具包scikit-learn: machine learning in Python，这个工具包主要针对机器学习领域进行数据分析的，里面大量的实例。几乎各种数据分析方法在里面都能找到相应的实现，一些程序有针对性的修改一下就可以了。
python有没有什么包能判断文本相似度？
安装python-Levenshtein模块
pip install python-Levenshtein
使用python-Levenshtein模块
import Levenshtein
算法说明
1). Levenshtein.hamming(str1， str2)
计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应 位置上不同字符的个数。
2). Levenshtein.distance(str1， str2)
计算编辑距离（也称为 Levenshtein距离）。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括插入、删除、替换。
算法实现参考动态规划整理。
3). Levenshtein.ratio(str1， str2)
计算莱文斯坦比。计算公式r = (sum - ldist) / sum， 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是 类编辑距离
注意 ：这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离，2中三种操作中每个操作 1，而在此处，删除、插入依然 1，但是替换 2
这样设计的目的：ratio("a"， "c")，sum=2， 按2中计算为（2-1）/2 = 0.5，’a"，"c"没有重合，显然不合算，但是替换操作 2，就可以解决这个问题。
4). Levenshtein.jaro(s1 ， s2 )
计算jaro距离，
其中的 m 为s1 ， s2的匹配长度，当某位置的认为匹配当该位置字符相同，或者在不超过
t是调换次数的一半
5.) Levenshtein.jaro_winkler(s 1 ， s 2 )
计算 Jaro–Winkler距离：
学Python一定要会算法吗？
刚开始入门时，不是必须学好算法的。但是随着技术的深入，算法还是需要的，不然只能干点"搬砖"的活儿。
1、学好软件开发离不开计算机理论基础，如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等。如果热爱这门技术，这些都是不问题，先入门，这些慢慢的都可以补上。
2、关于算法，它是软件开发的灵魂，没有好的算法写不出优秀的程序。
3、如何学习算法，首先选取经典算法教材。基础的可以先从《数据结构》学起，里面有些基础算法，然后再去学专门的算法(其实把数据结构范畴的算法学好，一般就够用了)。还有网上有很多论坛，算法网站，为了吸引眼球 一般都做的浅显易懂。还有大部分算法为c语言，但语言在算法层面都相通的，明白算法模型才是最重要的。
4、万事开头难，只要入门，剩下的就是慢慢经营这门技术就行了。算法在实践中学的最快也最牢固。
希望能帮到你
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