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马氏距离（Mahalanobis Distance）是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。有时也被称为马哈拉诺比斯距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度。
切比雪夫距离起源于国际象棋中国王的走法，国际象棋中国王每次只能往周围的8格中走一步，那么如果要从棋盘中A格(x1, y1)走到B格(x2, y2)最少需要走几步？你会发现最少步数总是max(| x2-x1 |,| y2-y1|) 步。有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。
上一节我们用了一个简单的例子过了一遍gensim的用法，这一节我们将用课程图谱的实际数据来做一些验证和改进，同时会用到NLTK来对课程的英文数据做预处理。
在做一些web相关的工作的时候，我们往往可能需要做一些对url的处理，其中包括对相似的url的识别和处理。这就需要计算两个url的相似度。 那么怎么进行url相似度的计算的？我首先想到的是把一个url看作是一个字符串，这样就简化成两个字符串相似度的计算。字符串相似度计算有很多已经比较成熟的算法，比如“编辑距离算法”，该算法描述了两个字符串之间转换需要的最小的编辑次数；还有一些其他的比如“最长公共字串”等方法。但这些方法对于url相似度的计算来说是不是够了呢？
诸多事物都要受到其周边事物的影响，进而改变自身的形态，甚至确立自己的存在——云动，方知风的存在。反映在人的眼中，则是云赋予了风的含义：若无云，岂有风？ 0. 动机武林高手经常从山川之间顿悟，并由山川之形变化出上乘武艺。风云之间的飘渺互动，实则也为实打实的科学、工程实践提供了指引。风是客观存在的，而只有籍由云，我们才能观察到它。在技术领域的日常工作中，诸如此类的例子数不胜数。而在自然语言语义的研究中，先驱者们把这个道理总结成了一条假设——上下文假设[i]： “实体的含义，以及实体之间语法关系的含义和这些实体与其他实体之间组合方式的限制有关。”
引言 相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的选择又会有所区别和不同。下面章节会针对不同特点的应用，进行一些常用的相似度计算方法进行介绍。 2向量空间模型向量空间模型（Vector space model）是应用最广泛的一个基础相似度计算模型，在该模型中，每个对象映射为一个特征向量: 作为一个应用广泛的模型，向量空间模型在现有的很多应用中仍然起着至关重要的作用，也是很多扩展方法的基础。
本系列文章主要介绍几种常用的字符串比较算法，包括但不限于蛮力匹配算法，KMP算法，BM算法，Horspool算法，Sunday算法，fastsearch算法，KR算法等等。 本文主要介绍KMP算法和BM算法，它们分别是前缀匹配和后缀匹配的经典算法。所谓前缀匹配是指：模式串和母串的比较从左到右，模式串的移动也是从左到右；所谓后缀匹配是指：模式串和母串的的比较从右到左，模式串的移动从左到右。看得出来前缀匹配和后缀匹配的区别就仅仅在于比较...
Levenshtein distance最先是由俄国科学家Vladimir Levenshtein在1965年发明，用他的名字命名。主要用途： Spell checking(拼写检查) Speech recognition(语句识别) DNA analysis(DNA分析) Plagiarism detection(抄袭检测) Spam e...
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