1、余弦相似度 余弦距离，也称为余弦相似度，是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的度量。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"。 上图两个向量a,b的夹角 ...

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 ...

推荐系统之余弦相似度的Spark实现 （1）原理分析 余弦相似度度量是相似度度量中最常用的度量关系，从程序分析中， 第一步是数据的输入， 其次是使用相似性度量公式 最后是对不同用户的递归计算。 本例子是基于欧几里得举例的相似度计算。 （2）源代码 ...

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 ...

在推荐系统中，协同过滤算法是应用较多的，具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法，核心点就是基于"一个人"或"一件物品"，根据这个人或物品所具有的属性，比如对于人就是性别、年龄、工作、收入、喜好等，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。 本篇文章不介绍相关 ...