【摘 要】
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相似性度量在大数据相关应用中具有重要的意义,然而传统余弦相似度遍历计算方法的准确性和时效性较差,具有较大局限性,无法为海量高维数据的质量评估提供有效依据。针对上述
【基金项目】
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国家自然科学基金(71690230/71690234,61973237,61873191)
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相似性度量在大数据相关应用中具有重要的意义,然而传统余弦相似度遍历计算方法的准确性和时效性较差,具有较大局限性,无法为海量高维数据的质量评估提供有效依据。针对上述问题,利用余切三角函数和数据维度差值构造2种余切相似度公式,提高相似度计算的准确性;借助后向传播(BP)神经网络建立一个能够逼近数据集相似度映射关系的网络模型,降低相似度计算的时间复杂度。实验表明,改进的相似度快速计算方法具有良好的准确性和时效性,而且应用在大规模数据集时的性能提升更显著。
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