Quels sont les algorithmes de similarité couramment utilisés en apprentissage automatique ?

L'algorithme de similarité est un outil utilisé pour mesurer la similarité entre des paires d'enregistrements, des nœuds, des points de données et des textes. Ces algorithmes peuvent calculer la similarité en fonction de la distance entre deux points de données, par exemple en utilisant la distance euclidienne, ou en fonction de la similarité du texte, par exemple en utilisant l'algorithme de Levenshtein. Les algorithmes de similarité sont largement utilisés dans de nombreux domaines, notamment dans les systèmes de recommandation. Ils peuvent être utilisés pour identifier des éléments similaires ou recommander un contenu pertinent aux utilisateurs.

Algorithmes de similarité courants

La distance euclidienne est une méthode utilisée pour mesurer la distance en ligne droite entre deux points dans l'espace euclidien. Son calcul est simple, il est donc largement utilisé en apprentissage automatique. Cependant, dans les cas où la distribution des données est inégale, la distance euclidienne n’est peut-être pas le meilleur choix.

Similarité cosinus : mesure la similarité entre deux vecteurs en fonction de l'angle qui les sépare.

L'algorithme Levenshtein est un algorithme utilisé pour mesurer la distance entre deux chaînes. Il mesure la différence entre deux chaînes en calculant le nombre minimum de modifications d'un seul caractère requises pour convertir une chaîne en l'autre. Ces opérations d'édition incluent l'insertion, la suppression ou le remplacement de caractères. L'algorithme de Levenshtein est largement utilisé dans les tâches de vérification orthographique et de correspondance de chaînes. En comparant la distance entre deux chaînes, nous pouvons déterminer la similitude ou la différence entre elles et effectuer le traitement ou la correspondance correspondante.

Algorithme Jaro-Winkler : Un algorithme qui mesure la similarité entre deux chaînes en fonction du nombre de caractères correspondants et du nombre de transpositions. Il est similaire à l'algorithme de Levenshtein et est couramment utilisé pour les tâches de liaison d'enregistrements et de résolution d'entités.

Décomposition en valeurs singulières (SVD) : une méthode de décomposition matricielle qui décompose une matrice en produit de trois matrices. Il est utilisé aujourd’hui par les systèmes de recommandation les plus avancés.

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