1、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。
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2、分别从开始遍历两个 字符串数组,比较 相似(相同) 字符百分比。
3、用算法中的求最大相似子字符串的方法LCS或许可以,它可以找到两个字符串中最大相似的子字符串。
4、这个不是java的问题吧,看看深度学习。基础教学就有个是手写文字的判断。可以把样板文字改成楷体,要机器学习学习。最后输入手写文字,看命中率吧。
5、字典的索引就是字本身,遍历字符串,没遇到一个字就加入到字典中,加入的时候判断下,如果索引存在则加1,不存在则创建,然后在取字典最大值,大于6就报错。 上面说的字典可以用java中的hashMap实现。
6、什么是抄袭,一摸一样的叫抄袭?现在人都不会这么傻吧,怎么也得改点。如果是完全相同,把2段代码以流的形式读进来比较。
1、第一步,计算所有评论的tf-idf 值。第二步,使用所有评论的tf-idf 值算出商品描述的tf-idf 值。第三步,计算每一个评论和商品描述之间的tf-idf 余弦相似度。
2、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)。
3、要计算两个文本的相似度,只需要计算余弦即可,余弦值越大,两个文本便越相似。
4、linux + thread + progress 这样子可以通过java调用linux命令 linux中有一个comm -12命令来实现比较两个文件的共同数据, 生成一个新文本。
如果大小相等的话,可以打开这两个文件的输入流,字节逐一比较,如果中间有不相等的字节就说明两个文件不相等,然后直接退出比较,需要注意的是文件流要缓冲(BufferedInputStream)。
linux + thread + progress 这样子可以通过java调用linux命令 linux中有一个comm -12命令来实现比较两个文件的共同数据, 生成一个新文本。
两个取样内容, MD5等算法的计算值 不同,则内容一定不同; 计算值相同,则 内容可能相同,但可能性是否达到100%,内容相同的概率是多少,根据编码范围、算法来确定。
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