samankaltaisuusindeksejä

Samankaltaisuusindeksit ovat mittareita, joita käytetään kvantifioimaan kahden tai useamman objektin, kuten merkkijonojen, dokumenttien tai kuvien, välistä samankaltaisuutta. Ne antavat numeerisen arvon, joka edustaa sitä, kuinka lähellä kohteet ovat toisiaan tietyn kriteeristön mukaan. Näitä indeksejä hyödynnetään monilla tietojenkäsittelytieteen ja tilastotieteen aloilla.

Yleisimpiä samankaltaisuusindeksejä ovat esimerkiksi Jaccard-indeksi ja kosinisamankaltaisuus. Jaccard-indeksi mittaa kahden joukon samankaltaisuutta laskemalla niiden leikkauksen suuruuden suhteessa niiden yhdisteen suuruuteen. Kosinisamankaltaisuus taas mittaa kahden vektorin välistä kulmaa, ja se on erityisen hyödyllinen tekstien samankaltaisuuden arvioinnissa, kun tekstit esitetään vektorimuodossa.

Muita esimerkkejä samankaltaisuusindekseistä ovat Hamming-etäisyys, joka sopii binääristen merkkijonojen vertailuun, ja Levenshtein-etäisyys, joka mittaa kahden merkkijonon muuttamiseen tarvittavien yksittäisten operaatioiden (lisäys, poisto, korvaus) vähimmäismäärää. Valittava indeksi riippuu suuresti vertailtavien kohteiden luonteesta ja tarkoituksesta. Samankaltaisuusindekseillä on sovelluksia esimerkiksi tiedonhausta, klusteroinnista, suosittelujärjestelmistä ja bioinformatiikasta.