一、余弦相似度： 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性" 二维向量的余弦相似度： 多维向量的余弦相似度（类比） 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF)： 收集用户行为 减噪与归一化 ...

在工作中一直使用余弦相似度算法计算两段文本的相似度和两个用户的相似度。一直弄不明白多维的余弦相似度公式是怎么推导来的。今天终于花费时间把公式推导出来，其实很简单，都是高中学过的知识，只是很多年没用了，都还给老师了。本文还通过一个例子演示如果使用余弦相似度计算两段文本的相似度。 余弦函数 ...

余弦相似度计算 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 我们知道，对于两个向量，如果他们之间的夹角越小，那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

一、定义 余弦取值范围为[-1,1]。求得两个向量的夹角，并得出夹角对应的余弦值，此余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小，趋近于0度，余弦值越接近于1，它们的方向更加吻合，则越相似。当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。当余弦值为0时，两向量正交，夹角为90度。因此可以看出 ...

余弦相似度公式 \(\cos\alpha={\vec a} {\cdot} {\vec b}{|\vec a||\vec b|}\) 向量\(\vec a\)与向量\(\vec b\)的余弦相似度等于，向量\(\vec a\)与向量\(\vec b\)的点积，除以向量\(\vec a\)与向量 ...

定义 余弦相似度(cosine similarity)，又称为余弦相似性。通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。 概念 向量，是多维空间中有方向的线段，如下图是二维空间的两个向量： 如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。要确定两个向量方向是否一致 ...

1.句子如下： 2.分词： 2.词频向量化： 4.计算2个向量的相似度： ...

本次不讲原理，单纯用R语言计算句子相似度。 方式一：机械相似性两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现。——基于Jaccard相似系数计算句子相似度 Jaccard 系数指：句子A的分词词语与句子B的分词词语交集的大小与句子A的分词词语与句子 ...