归类的相似性对比模型研究综述

资 源 简 介

归类的相似性对比模型研究综述

详 情 说 明

在机器学习和数据挖掘领域，归类与相似性对比模型一直是研究的核心方向。这类模型通过衡量数据点之间的共性或差异，实现对数据的有效分类、聚类或检索。其核心思想在于如何定义和计算不同对象之间的相似度或距离，从而建立有意义的归类规则。

早期的相似性对比主要依赖于简单的距离度量，如欧氏距离或余弦相似度。但随着数据复杂度的提升，基于深度学习的表示学习方法逐渐成为主流。这类模型通过学习数据的低维嵌入表示，使得在隐空间中的距离能够更准确地反映语义层面的相似性。

当前的研究热点包括对比学习、度量学习以及基于图结构的相似性建模。这些方法不仅提高了归类精度，还能适应不同场景下的数据分布特性。未来，随着多模态数据的普及，跨模态相似性对比模型将成为重要的发展方向。