기계 학습에서 일반적으로 사용되는 유사성 알고리즘은 무엇입니까?

유사성 알고리즘은 레코드, 노드, 데이터 포인트 및 텍스트 쌍 간의 유사성을 측정하는 데 사용되는 도구입니다. 이러한 알고리즘은 유클리드 거리를 사용하는 것과 같이 두 데이터 요소 사이의 거리를 기반으로 하거나 Levenshtein 알고리즘을 사용하는 것과 같이 텍스트 유사성을 기반으로 유사성을 계산할 수 있습니다. 유사성 알고리즘은 다양한 분야, 특히 추천 시스템에서 널리 사용됩니다. 유사한 항목을 식별하거나 사용자에게 관련 콘텐츠를 추천하는 데 사용될 수 있습니다.

일반적인 유사성 알고리즘

유클리드 거리는 유클리드 공간에서 두 점 사이의 직선 거리를 측정하는 데 사용되는 방법입니다. 계산이 간단하여 머신러닝에 널리 사용됩니다. 그러나 데이터 분포가 고르지 않은 경우 유클리드 거리가 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

코사인 유사성: 두 벡터 사이의 각도를 기준으로 두 벡터 간의 유사성을 측정합니다.

Levenshtein 알고리즘은 두 문자열 사이의 거리를 측정하는 데 사용되는 알고리즘입니다. 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 데 필요한 단일 문자 편집의 최소 횟수를 계산하여 두 문자열이 얼마나 다른지 측정합니다. 이러한 편집 작업에는 문자 삽입, 삭제 또는 바꾸기가 포함됩니다. Levenshtein 알고리즘은 철자 검사 및 문자열 일치 작업에 널리 사용됩니다. 두 문자열 사이의 거리를 비교함으로써 두 문자열 사이의 유사성 또는 차이점을 판단하고 해당 처리 또는 일치를 수행할 수 있습니다.

Jaro-Winkler 알고리즘: 일치하는 문자 수와 전치 수를 기반으로 두 문자열 간의 유사성을 측정하는 알고리즘입니다. 이는 Levenshtein 알고리즘과 유사하며 일반적으로 레코드 연결 및 엔터티 확인 작업에 사용됩니다.

특이값 분해(SVD): 행렬을 세 행렬의 곱으로 분해하는 행렬 분해 방법입니다. 이는 오늘날 가장 발전된 추천 시스템에서 사용됩니다.

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