余弦相似度和欧氏距离

标签：cto   rod   different   var   may   complete   exist   require   think   

Basic Vector Space Search Engine Theory

LA2600– January2, 2004 - presented by Vidiot

Overview:

A Vector Space Search Engine uses very simple techniques from matrix algebra to compare documents based on word frequency.

The first major component of a vector space search engine is the concept of a term space. Simply put, a term space consists of every unique word that

appears in a collection of documents.

The second major component of a vector space search engine is term counts.

Term counts are simply records of how many times each term occurs in an

individual document. This is usually represented as a table, as in the illustration below.

By using the term space as a coordinate space, and the term counts as

coordinates within that space, we can create a vectorfor each document. In

order to understand how we create these vectors, let’s look at a simple example. You’re probably familiar with Cartesian Coordinates; plotting points along X, Y,

and Z axes. Similarly, in the case of a term space containing three unique terms we would refer to these axes as the term1, term2, and term3axes. (In vector

space search theory these axes are usually referred to as dimensions.) By

counting how many times each term appears in a document, and plotting the

coordinates along each term dimension, we can determine a point in the term

spacethat corresponds to the document. Using this point we can then create a

vector for the document back to the origin.

Once we have plotted the vector of a document through the term space, we can then calculate the magnitude of the vector. Think of the magnitude as the length of the line between the documents point in the term space and the origin of the

term space(at coordinates(0,0,0) in our example). These vector magnitudes will allow us to compare documents by calculating the cosign of the angle between

them. For example, identical documents will have a cosign of1, documents

containing similar terms will have positive decimal cosigns, and documents with

nothing in common will have cosigns of zero.

A Simple Example:

In this tutorial we’ll go through the entire indexing and search process using a simple three dimensional example that is easy to envision.

To begin, lets assume we have a collection of three documents. Each document contains combinations of the words cat, dog, and mouse. The words cat, dog,

and mouse are the term space. Thus we can say that each document has coordinates along the cat, dog, and mousedimensions. These coordinates are

determined by how many times each term appears in the document. For example, document 1 below would have a “cat-dog-mouse vector” of (3,1 ,4).

We calculate the magnitude of the vector for each document using the Pythagorean

Theorem, but in this case we have more than

V1  =  (32)+(12)+(42)= 9+1 +16= 26=5.09901

V2  =  (12)+(22)+(52) =  1 +4+25= 30=5.47722

V3  =  (22)+(32)+(02)= 4+9+0  =  15=3.87298

NOTE: The two vertical bars on each side of the vector variable mean “the magnitude of”.

Note that the Pythagorean Theorem formula will continue to apply no matter how many dimensions we are working with. For example, if we had a term space with

Also, the astute observer may have noticed that different documents can have the exact same vector magnitudes.  For example, two different documents with vectors of (1,2,3) and (3,2,1) would both have a vector magnitude of 3.74165. This is not a contradiction. As we will see, relevancy scores of documents are based on the dimensionality of the query term that is searched for, thus documents with identical vector magnitudes can return very different query results.  In other words, just because two lines are the same length, it doesn’t necessarily mean that they are pointing to the same angle within the term space.

Querying :

To query the document collection index, we project the vector of our query into the vector space, and then calculate the cosign of the angle between the query and each of the other documents in the collection.  In English, this means we project the query vector into the vector space, and then see what other document vectors are nearby.

For example, if the query term is “mouse”, then the “cat-dog-mouse vector” would be (0,0,1). The magnitude of our query vector would then be:

Q * V1_ Q x V1

The Dot Productis the sum of the term counts for each document and the

corresponding query term counts multiplied together.  For example, if we were to search for the term “mouse”, the coordinates for the Query would be (0,0,1)

because the words cat and dog do not appear and the word mouse appears

once is the third dimension of the term space. Document 1 in our example

collection would have a vector of (3,1 ,4) based on the term counts listed in the

table above. If we wanted to calculate the Dot Product between the Query and

Document 1 we would make the following calculation:

NOTE: If a document doesn’t contain any relevant search terms from the query, the Dot Productwill be zero, because zero divided by any value is still zero, thus the cosign will also be zero. This is good to remember while writing efficient code.

If we performed this calculation for the other two documents we would get the following cosigns:

Doc 1 = 0.78446 Doc 2 = 0.91287 Doc 3 = 0.00000

By arranging the documents in descending order according to the cosigns, as so:

Doc 2 = 0.91287 Doc 1 = 0.78446 Doc 3 = 0.00000

…we can see that document 2 is the most relevant to the query of “mouse”, and a quick glance at our term counts table above will confirm this. Document 1 is

slightly less relevant, and Document 3 is completely irrelevant, because it doesn’t contain any instances of the word “mouse”.

An easy way to think of this is that the closer the cosign value is to 1 , the more relevant the document is. If the cosign is zero, then the documents are

The process of indexing a collection is specific to the type of documents being

indexed. Vector Space search technology can be used on any type information that can be represented in a structured fashion, so it will work equally well on

text, images, cryptographic keys, or even DNA. However, custom parsers must be constructed to handle the information in a regulated fashion, and can often be

First each HTML document must be pre-processed, and then indexed as part of a collection. (Collections can only be indexed as a whole. Adding additional files to a collection after it has been indexed changes the dimensionality of the term

space and negates the stored document vector magnitudes.)

We begin by stripping out all the HTML content because is contains no semantic content. We can also strip out any formatting such as line breaks and carriage returns so that we are left with a simple block of text.

Next, we remove stop words from the text. Stop words are words that occur

commonly in the English language, but don’t add any semantic value to the text as a whole. For example, words like “the”, “and”, “of”, and “or” are irrelevant to

the actual semantic meaning of the document but would artificially enlarge the

term space, and thus the processing time, if they were left in. Also adverbs such as “quickly” (or anything typically ending in “ly”) can be removed because they

don’t add any additional semantic value.

Next, we stemthe remaining terms in the document. Stemming consists of

reducing English word to their root word forms. For example, the words “runner”, “running”, and “runs” would all be stemmed to the word “run.” The Porter

Stemming Algorithm is typically used for this purpose. This further reduces the

term space while maintaining semantic content.

After we have finished with these three steps we are left with (hopefully) the

minimal number of terms required to contain the semantic meaning of the original document.

No we can begin indexing the collection by building the term space and calculating the vector magnitude of each document.

      step1                           step2                           step3                                step4

Step 1 – Strip out HTML, punctuation, and line breaks to leave only blocked textual

content.

Step 2 – Remove stop words (such as “the”) to reduce the size of the term space.

Step 3 – Stem the remaining terms to further reduce the size of the term space while

maintaining semantic content.  For example, “runner” and “running” will both be

stemmed to “run”. The Porter stemming algorithm is commonly used for this purpose. Step 4A – Populate the term space with one unique instance of each term, from every

document, that spans across the entire collection so that all possible terms are included. Store the results.

Step 4B – Count and record how many times each relevant term appears in each

document.

Step 4C – Calculate and record the vector magnitude,  Vn , for each document.

NOTE: It is important to keep in mind that how the parser divides up information will affect the search results. For example, if you were indexing the contents of a book, the indexing time and search results would differ greatly depending on

whether you broke the text up by chapter, page, or paragraph. You will need to

First, it is VERY calculation intensive, and therefore quite slow. Because of all

the floating-point mathematics, it requires lots and lots of processor time, which

kills performance. High performance requires large systems with code optimized to run calculations exclusively in RAM. Hopefully, this will become less of a

barrier as processor speeds continue to increase.

Second, dynamic collections will (usually) require re-indexing each time a new document is added. This is because every time you introduce a new term into the term space, you are adding another dimension to the matrix, and all existing documents must be re-indexed so that their vectors are relevant to the new

dimensionality. This is perhaps the most serious barrier to the widespread

adoption of this technology because it makes real time availability of search

results next to impossible.

Third, it requires additional mathematical transformation of the collection matrix in order to detect additional connections between documents with Latent Semantic Indexing. LSI allows us to find additional connections between documents on a semantic level. It is outside the scope of this document, but it is an important

next-step in Vector Space search technology, and another barrier to real time

usability.

Resources and Additional Reading

• http://www.perl.com/pub/a/2003/02/19/engine.html - Excellent article about

余弦相似度和欧氏距离

标签：cto   rod   different   var   may   complete   exist   require   think   

原文地址：https://www.cnblogs.com/codehome/p/9326308.html