Python实现杰卡德距离及环比算法详解

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）是衡量两个集合之间差异性的指标，它是杰卡德相似系数的补集，定义为1减去Jaccard相似系数。而杰卡德相似系数（Jaccard similarity coefficient），也称为杰卡德指数（Jaccard Index），则是用于衡量两个集合相似度的指标。

定义

Jaccard相似指数用于度量两个集合之间的相似性，其定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数。

Jaccard距离用于度量两个集合之间的差异性，它是Jaccard相似系数的补集，定义为1减去Jaccard相似系数。

Python实现

代码如下：

# -*- encoding:utf-8 -*-
import jieba
def 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。例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：

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本站！