前言
NLP-字符串相似性计算、集合相似性度量
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
杰卡德距离是什么？
杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德相似系数的补集，被定义为1减去Jaccard相似系数。而杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)，也称杰卡德指数(Jaccard Index)，是用来衡量两个集合相似度的一种指标。
定义
Jaccard相似指数用来度量两个集合之间的相似性，它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数。
Jaccard距离用来度量两个集合之间的差异性，它是Jaccard的相似系数的补集，被定义为1减去Jaccard相似系数。
Python实现
代码如下：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
# -*- encoding:utf-8 -*-import jiebadef Jaccard(model, reference): # terms_reference为源句子，terms_model为候选句子 terms_reference = jieba.cut(reference) # 默认精准模式 terms_model = jieba.cut(model) grams_reference = set(terms_reference) # 去重；如果不需要就改为list grams_model = set(terms_model) temp = 0 for i in grams_reference: if i in grams_model: temp = temp + 1 fenmu = len(grams_model) + len(grams_reference) - temp # 并集 try: jaccard_coefficient = float(temp / fenmu) # 交集 except ZeroDivisionError: print(model, reference) return 0 else: return jaccard_coefficient |
环比是什么？
环比的发展速度是报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月对比，即2月比1月，3月比2月，4月比3月……12月比11月，说明逐月的发展程度。如分析抗击“非典”期间某些经济现象的发展趋势，环比比同比更说明问题。
学过统计或者经济知识的人都知道，统计指标按其具体内容、实际作用和表现形式可以分为总量指标、相对指标和平均指标。由于采用基期的不同，发展速度可分为同比发展速度、环比发展速度和定基发展速度。简单地说，就是同比、环比与定基比，都可以用百分数或倍数表示。
定基比发展速度，也简称总速度，一般是指报告期水平与某一固定时期水平之比，表明这种现象在较长时期内总的发展速度。同比发展速度，一般指是指本期发展水平与上年同期发展水平对比，而达到的相对发展速度。环比发展速度，一般是指报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。
同比和环比，这两者所反映的虽然都是变化速度，但由于采用基期的不同，其反映的内涵是完全不同的；一般来说，环比可以与环比相比较，而不能拿同比与环比相比较；而对于同一个地方，考虑时间纵向上发展趋势的反映，则往往要把同比与环比放在一起进行对照。 [1]
Python实现
代码如下：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
def month_on_month_ratio(data_list): mid = 0 length = len(data_list) res = [] while mid < length-1: a, b = data_list[mid:mid+2] res.append((b-a)/a) mid += 1 return res |
以上就是今天分享的内容，本文仅仅简单介绍了杰卡德距离以及环比的Python版实现，希望可以帮到大家,请大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://coderl.blog.csdn.net/article/details/122739548
