一、余弦相似度： 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" 二維向量的余弦相似度： 多維向量的余弦相似度（類比） 協同過濾(Collaborative Filtering, 簡稱 CF)： 收集用戶行為 減噪與歸一化 ...

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 ...

一、定義 余弦取值范圍為[-1,1]。求得兩個向量的夾角，並得出夾角對應的余弦值，此余弦值就可以用來表征這兩個向量的相似性。夾角越小，趨近於0度，余弦值越接近於1，它們的方向更加吻合，則越相似。當兩個向量的方向完全相反夾角余弦取最小值-1。當余弦值為0時，兩向量正交，夾角為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\(\vec a\)與向量\(\vec b\)的余弦相似度等於，向量\(\vec a\)與向量\(\vec b\)的點積，除以向量\(\vec a\)與向量 ...

定義 余弦相似度(cosine similarity)，又稱為余弦相似性。通過計算兩個向量的夾角余弦值來評估他們的相似度。 概念 向量，是多維空間中有方向的線段，如下圖是二維空間的兩個向量： 如果兩個向量的方向一致，即夾角接近零，那么這兩個向量就相近。要確定兩個向量方向是否一致 ...

1.句子如下： 2.分詞： 2.詞頻向量化： 4.計算2個向量的相似度： ...

本次不講原理，單純用R語言計算句子相似度。 方式一：機械相似性兩個文本內容上的相關程度，比如“你好嗎”和“你好”的相似性，純粹代表着內容上字符是否完全共現。——基於Jaccard相似系數計算句子相似度 Jaccard 系數指：句子A的分詞詞語與句子B的分詞詞語交集的大小與句子A的分詞詞語與句子 ...