基于改良Jaccard系数的文档相似度计算方法

简介：
本研究提出了一种改进的Jaccard系数算法，用于更精确地评估文档间的相似度，尤其在处理稀疏数据时表现优越。 文本相似度分析在学术论文查重检测、搜索引擎去重等领域有广泛应用。然而，传统方法中的特征项提取与分词步骤较为复杂，并且随机选择元素可能导致权重的不确定性问题。为解决这些问题，提出了一种基于改进Jaccard系数的方法来确定文档之间的相似性。该算法全面考虑了每个元素和样本在文档中所占的比重及其对多份文档整体相似度的影响程度。 实验结果表明，这种基于改进Jaccard系数计算文本相似性的方法具有实际应用价值，并且可以实现较高的准确率，适用于各种长度的中文与英文文档。这种方法有效地解决了现有技术中存在的文档间相似性计算不精确的问题。