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Data Similarity and Distance를 측정하는 measure

Text Similarity Measures, Temporal Similarity Measures, Graph Similarity Measures, Supervised Similarity Functions에 대한 설명입니다.
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최초등록일 2024.04.06 최종저작일 2020.04
Similarity distance measure 데이터마이닝
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Data Similarity and Distance를 측정하는 measure
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    소개

    Text Similarity Measures, Temporal Similarity Measures, Graph Similarity Measures, Supervised Similarity Functions에 대한 설명입니다.

    목차

    1. Text Similarity Measures
    2. Temporal Similarity Measures
    3. Graph Similarity Measures
    4. Supervised Similarity Functions

    본문내용

    - Similarity between Two Graphs
    그래프간 유사도 계산에서 어려운 요인은 많은 node들이 같은 레이블을 가지고 있는 것이다. 이 문 제는 하나의 분자에 같은 원소가 존재하는 화학분야 같은 곳에서 발생한다. 이것을 NP-hard라고 알 려진 graph isomorphim problem(동형이질: 모양은 같은데 성질은 다른 것)이라고 부른다. 따라 서 다양한 알고리즘들이 제안되었다.

    -Maximum common subgraph distance: 두 그래프가 큰 subgraph를 가질 때 유사하다고 고려한다.
    -Substructure-based similarity: 공통의 substructures의 수를 세어서 유사도를 측정한다.
    -Graph-edit distance: string-edit distance와 비슷한 방식으로 하나의 그래프를 목표로 하는 그래프에 일치시키기 위해서 얼마나 많이 edit을 해야하는지에 따라서 유사도가 결정된 다. 하지만 규모가 큰 그래프에서는 적용시키기가 어렵다.
    -Graph kernels: 비슷한건 비슷하게, 다른 것은 더 다르게 만드는 kernel function을 통해서 유사도를 측정한다.

    4. Supervised Similarity Functions
    분류문제에 적용하는 function으로 높은 value를 가질수록 비유사성이 커지므로 distance function 이다. 특징은 이전의 measure들은 사용자의 도움이 없이 유사도를 측정했지만, 이것은 특성의 관련 성 또는 distance function을 결정할 때 도메인 지식에 크게 의존한다. 도메인 지식에 따른 feedback은 아래와 같이 표현된다.

    각 feature마다 feedback을 바탕으로 결정된가중치..

    <중 략>

    참고자료

    · 없음

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    • 1. Text Similarity Measures
      Text similarity measures are an important topic in natural language processing and information retrieval. These measures aim to quantify the degree of similarity between two text documents or passages. Some common text similarity measures include cosine similarity, Jaccard similarity, Levenshtein distance, and TF-IDF. Each of these measures has its own strengths and weaknesses, and the choice of measure depends on the specific task and data at hand. Cosine similarity, for example, is effective at capturing semantic similarity between texts, while Levenshtein distance is better suited for measuring character-level similarity. The choice of text similarity measure can have a significant impact on the performance of various NLP tasks, such as text classification, clustering, and recommendation systems. As such, it is important to understand the underlying principles and trade-offs of different text similarity measures in order to select the most appropriate one for a given application.
    • 2. Temporal Similarity Measures
      Temporal similarity measures are an important topic in time series analysis and data mining. These measures aim to quantify the degree of similarity between two time series or temporal data sequences. Some common temporal similarity measures include Euclidean distance, Dynamic Time Warping (DTW), and Longest Common Subsequence (LCSS). Euclidean distance is a simple and intuitive measure, but it is sensitive to differences in the timing and scaling of the data. DTW, on the other hand, is more robust to these issues by allowing for non-linear alignment of the time series. LCSS is another approach that focuses on finding the longest common subsequence between two time series, which can be useful for tasks like anomaly detection and pattern recognition. The choice of temporal similarity measure depends on the specific characteristics of the data and the task at hand. For example, DTW may be more appropriate for comparing time series with different sampling rates or lengths, while LCSS may be better suited for finding similar patterns in noisy or irregularly sampled data. Overall, temporal similarity measures are crucial for a wide range of applications, from financial forecasting to activity recognition, and a deep understanding of these techniques is essential for effective time series analysis.
    • 3. Graph Similarity Measures
      Graph similarity measures are an important topic in network analysis and graph theory. These measures aim to quantify the degree of similarity between two graphs or network structures. Some common graph similarity measures include graph edit distance, graph kernels, and subgraph isomorphism. Graph edit distance measures the minimum number of operations (e.g., node/edge addition, deletion, or substitution) required to transform one graph into another, and can be useful for tasks like graph clustering and classification. Graph kernels, on the other hand, define a similarity measure between graphs based on the comparison of their substructures, such as walks, paths, or subtrees. Subgraph isomorphism is another approach that focuses on finding the largest common subgraph between two graphs, which can be useful for tasks like pattern recognition and anomaly detection. The choice of graph similarity measure depends on the specific characteristics of the graphs and the task at hand. For example, graph edit distance may be more appropriate for comparing small, dense graphs, while graph kernels may be better suited for larger, sparser graphs. Overall, graph similarity measures are crucial for a wide range of applications, from social network analysis to bioinformatics, and a deep understanding of these techniques is essential for effective graph-based data analysis.
    • 4. Supervised Similarity Functions
      Supervised similarity functions are an important topic in machine learning and data analysis. These functions aim to learn a similarity measure between data points or objects based on labeled training data. Some common approaches to supervised similarity learning include metric learning, Siamese neural networks, and triplet loss. Metric learning techniques, such as Mahalanobis distance learning, learn a distance metric that preserves the structure of the training data, allowing for more effective similarity-based tasks like classification and retrieval. Siamese neural networks, on the other hand, learn a similarity function by training a neural network to output similar embeddings for similar inputs. Triplet loss is another approach that focuses on learning a similarity function by minimizing the distance between similar pairs and maximizing the distance between dissimilar pairs. The choice of supervised similarity function depends on the specific characteristics of the data and the task at hand. For example, metric learning may be more appropriate for structured data, while Siamese networks may be better suited for unstructured data like images or text. Overall, supervised similarity functions are crucial for a wide range of applications, from recommendation systems to medical diagnosis, and a deep understanding of these techniques is essential for effective data-driven decision making.

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