項目中需要算2個字符串的相似度，是根據余弦相似性算的，下面具體介紹一下： 余弦相似度計算 余弦相似度用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，這就叫"余弦相似性"。 我們知道，對於兩個向量，如果他們之間 ...

0就表示兩個向量相似度越低，這就叫"余弦相似性"。 正文 重溫余弦定理 ...

在數據采集及大數據處理的時候，數據排重、相似度計算是很重要的一個環節，由此引入相似度計算算法。常用的方法有幾種：最長公共子串（基於詞條空間）、最長公共子序列（基於權值空間、詞條空間）、最少編輯距離法（基於詞條空間）、漢明距離（基於權值空間）、余弦值（基於權值空間）等，今天我們着重介紹最后兩種 ...

　　最近在工作中要處理好多文本文檔，要求找出和每個文檔的相識的文檔。通過查找資料總結如下幾個計算方法： 　　1、余弦相似性 　　　　我舉一個例子來說明，什么是"余弦相似性"。 　　　　為了簡單起見，我們先從句子着手。 　　　　 　　　　請問怎樣才能計算上面兩句話的相似程度 ...

其實這個題目已經有很多人寫過了，數學之美里就有，最近阮一峰的博客里也寫了，本文基本上遵循的就是他的思路，只是讓其看起來再小白一點點。其實說白了就是用自己的話，再把同樣一件事描述一下，順便擴擴句，把其中 ...

在工作中一直使用余弦相似度算法計算兩段文本的相似度和兩個用戶的相似度。一直弄不明白多維的余弦相似度公式是怎么推導來的。今天終於花費時間把公式推導出來，其實很簡單，都是高中學過的知識，只是很多年沒用了，都還給老師了。本文還通過一個例子演示如果使用余弦相似度計算兩段文本的相似度。 余弦函數 ...

余弦相似度計算 余弦相似度用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。余弦值越接近1，就表明夾角越接近0度，也就是兩個向量越相似，這就叫"余弦相似性"。 我們知道，對於兩個向量，如果他們之間的夾角越小，那么我們認為這兩個向量是越相似的。余弦相似性就是利用了這個理論 ...

\cos \alpha $$ 從直觀上來看，余弦定理很像勾股定理 ...