我正在尝试计算大量动态文本文档之间的相似度。对于静态集，余弦相似度 + tf-idf 之类的东西会很好用。但是，我正在寻找一种方案，允许我添加新文档而无需重新计算整个相似性集。是否存在这样的算法？
最佳答案
您似乎接近解决方案。只需存储 f(document) 结果的每个实例，然后合并结果。
映射每个文档的词频并存储:
d0:
"the" : 70,
"quick" : 22,
"fox" : 1
d1:
"the" : 42,
"lazy" : 2,
"dog" : 13
合并文档并在聚合上进行评估:
d0_d1:
"the" : 112.
"lazy" : 2,
"dog" : 13,
"quick" : 22,
"fox" : 1
tf_idf(d0_d1)
关于algorithm - 增量文档相似度算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18089364/