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1. 狭义Jaccard相似度，计算两个集合之间的相似程度，元素的“取值”为0或1
对集合A和B，Jaccard相似度计算如下：
Jaccard（A, B）= |A intersect B| / |A union B|
相似度数值在[0, 1]之间，当A==B的时候，为1. 优缺点，就是元素的取值只能是0或者1，无法利用更丰富的信息。
由相似度，可以转换成Jaccard距离：
Jaccard distance （A, B） = 1 - Jaccard（A, B）
2. 广义Jaccard相似度，元素的取值可以是实数。又称为Tanimoto系数，用EJ来表示，计算方式如下：
EJ(A,B)=(A*B)/(||A||^2+||B||^2-A*B)
其中A、B分别表示为两个向量，集合中每个元素表示为向量中的一个维度，在每个维度上，取值通常是[0, 1]之间的值，A*B表示向量乘积，||A||^2表示向量的模，即 ||A||^2 = sqrt (a1^2 + a2^2 + a3^2 + ......)。
广义Jaccard相似度计算公式中，如果把分母的A*B去掉，并将||A||^2+||B||^2替换为（||A||^2）*（||B||^2），就转成了余弦相似度（cosine similarity）。
EJ中每个分量的取值可以是实数，通常在[0, 1]之间。对于两篇文档，分词之后，形成两个“词语--词频向量”，词语可以做为EJ的维度，如何将词频转换为实数值。借鉴tf/idf的思路。对于每个词语，有两个频度：1.在当前文档中的频度；2. 在所有文档中的频度。其中1相当于tf，与权重正相关；2相当于df，与权重反相关。
对于2，计算权重为
idf (w) = log (TotalWC/C(w))
C(w)是词语w在所有文档中出现的次数，TotalWC是所有文档中所有词的总词频。
对于1，权重就可以取词频本身 tf(w) = D(w)，D(w)表示在当前文档中w出现的次数。
具体计算的代码可以参考 “http://www.cnblogs.com/TtTiCk/archive/2007/08/04/842819.html”的Documents.cs中的“SimilitudeValueToDocumentUsingGeneralizedJaccardCoefficient”函数。
3. 其他扩展方法
文章“http://www.docin.com/p-461291267.html”给出了一种扩展方法，用最大最小值函数来代替乘积和模计算，如下：
EJ(A,B) = sum ( min(a1, b1) + min (a2, b2)... ) / sum ( max(a1, b1) + max (a2, b2).. )
即用向量中每个分量的的最小值和最大值来参与计算。
个人理解，这个可以做如下解释。当集合A中的元素a1出现C(a1)次的时候，我们可以认为集合中的元素是允许重复存在的，即集合A中有C(a1)个元素；集合B也是这样，有C(b1)个相同的元素，则A和B在这个元素上的交集就是min(a1, b1) ，并集就是max(a1, b1) ，这样上述公式就是利用狭义Jaccard相似度计算的结果。
