Levenshtein.rar 文本相似度比较

AudioCompare 音频相似度比较，匹配上会返回匹配的数值

算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。源码为java实现

一种基于文本相似度的蠕虫检测方案，渠海峡，辛阳，随着计算机网络的迅速发展，网络规模不断扩大，蠕虫对互联网的安全造成了越来越大的威胁，蠕虫检测已成为一个重要的研究方向。本

通过分析已有的基于统计和基于语义分析的文本相似性度量方法的不足，提出了一种新的基于语言网络和词项语义信息的文本相似度计算方法。对文本建立语言网络，计算网络节点综合特征值，选取TOP比例特征词表征文本，

本文设计并实现了一个微博交通内容的热门话题发现及文本聚类系统，便于及时捕获出微博中的交通话题，有助于更快速准确地对交通事件做出预判和决策。为了能在聚类中更准确地对文本进行相似度计算，本文采用word2

用来得到TXT文本中词语的相关性的深度学习模型，需要分词，text8为样例，运行脚本可以直接开始训练。最后得到.bin模型

kmeans算法 文本相似度计算（可控制台手动输入数据）

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比较两个字符串的相似度，利用Levenshein算法计算出两个字符串的最小编辑距离，根据最小编辑距离得出相似度，例如：字符串1:1234字符串2:51234，则他们的相似度为：4/5。