java學到哪才可以檢測兩個文本的相似度?

分別從開始遍歷兩個 字符串數(shù)組，比較 相似（相同） 字符百分比。

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第一步：把每個網(wǎng)頁文本分詞，成為詞包（bag of words）。第三步：統(tǒng)計網(wǎng)頁（文檔）總數(shù)M。第三步：統(tǒng)計第一個網(wǎng)頁詞數(shù)N，計算第一個網(wǎng)頁第一個詞在該網(wǎng)頁中出現(xiàn)的次數(shù)n，再找出該詞在所有文檔中出現(xiàn)的次數(shù)m。

用算法中的求最大相似子字符串的方法LCS或許可以，它可以找到兩個字符串中最大相似的子字符串。

有沒有可以檢查出兩個java程序代碼相似度的軟件或者方法?如果有,除了...

1、試一下antiplag，網(wǎng)頁鏈接，能對程序語言（如java、c/c++、python等）、中英文文檔進行查重。

2、Sonar 是一個集成了CheckStyle，PMD，F(xiàn)indbugs的代碼校驗規(guī)則 ，重復代碼發(fā)現(xiàn)，代碼測試覆蓋率， 代碼注釋率，及所有的檢測率變化追蹤的完美代碼質(zhì)量檢查工具。

3、什么是抄襲，一摸一樣的叫抄襲？現(xiàn)在人都不會這么傻吧，怎么也得改點。如果是完全相同，把2段代碼以流的形式讀進來比較。

4、如果是兩個源代碼文件進行比較，實質(zhì)上是文本比較，兩個文本的相似度分析目前沒有看到相關的算法，只有特征匹配來比較相似度。查重軟件是比較兩邊目錄的文件指紋數(shù)字來判斷文件是否是重復的，比如比較文件的md5值。

怎樣用python或者是java計算文本相似度

接下來，我們定義兩個字符串 `str1` 和 `str2`，并在 `jaccard_similarity` 函數(shù)中使用它們來計算它們之間的相似度。最后，我們將相似度打印到控制臺上。

第一步，計算所有評論的tf-idf 值。第二步，使用所有評論的tf-idf 值算出商品描述的tf-idf 值。第三步，計算每一個評論和商品描述之間的tf-idf 余弦相似度。

使用python-Levenshtein模塊 import Levenshtein 算法說明 1). Levenshtein.hamming(str1， str2)計算漢明距離。要求str1和str2必須長度一致。是描述兩個等長字串之間對應 位置上不同字符的個數(shù)。

linux + thread + progress 這樣子可以通過java調(diào)用linux命令 linux中有一個comm -12命令來實現(xiàn)比較兩個文件的共同數(shù)據(jù)， 生成一個新文本。

應用2：計算文本相似度 明白了對于每個詞，如何計算它的TF-IDF值。那么計算文本相似度也輕而易舉。我們已經(jīng)計算了文章中每個詞的TF-IDF值，那么我們便可以將文章表征為詞的TF-IDF數(shù)值向量。

貌似給別的語言用的，可以先用c，c++引出功能，在做成python可調(diào)用的模塊。