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 ...

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 ...

一峰大神的例子進行解釋，最后通過Python簡單實現百度百科和互動百科Infobox的余弦相似度計算。 ...

向量空間模型VSM： VSM的介紹： 　　一個文檔可以由文檔中的一系列關鍵詞組成，而VSM則是用這些關鍵詞的向量組成一篇文檔，其中的每個分量代表詞項在文檔中的相對重要性。 VSM的例子： 　　 ...

1 余弦相似度 余弦相似度是通過測量兩個向量之間的夾角的余弦值來度量他們之間的一個相似度.0度角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大於1,最小值是-1,從而兩個向量之間角度的余弦值確定了兩個向量是否指向同一個方向.兩個向量的指向相同時,余弦相似度為1,當兩個向量的夾角是90度時,余弦 ...

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 ...

距離）公式： 　　余弦相似度的計算公式如下： 3）歸一化 一般來說，為了比較的方便 ...