关于初高中就常见的余弦相似度，在很多人的记忆里，估计只剩下“余弦相似度”这一概念，却没发现它的应用却常常在我们身边，更没想到那些曾吐槽过的数学公式，应用起来竟然跑到了其他领域：文本相似度比较。在比较文本相似度之前，我们先借用数学的另一个概念：概率，反映的是某事件发生的可能性，用0-1之间的数值来表示。而文本的相似程度也可用0-1之间的概率值来表示，0则表示完全没有相似可言，1则表示两篇文章一模一样
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2023-12-08 09:25:40
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几个常用的程序块，整理一下：计算余弦相似度主要就是计算二范数，以及两个向量内积。'''
计算余弦相似度
'''
from scipy.linalg.misc import norm
def cosineSimilarity(vec1, vec2):
cosine = sum(vec1 * vec2) / (norm(vec1) * norm(vec2))
return cosine
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2024-04-18 13:03:26
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1. 使用simhash计算文本相似度2. 使用余弦相似度计算文本相似度3. 使用编辑距离计算文本相似度4. jaccard系数计算文本相似度2.向量余弦计算文本相似度2.1 原理余弦相似性：两个向量的夹角越接近于0，其余弦值越接近于1，表面两个向量越相似。向量夹角余弦计算：文本相似度计算大致流程：分词合并计算特征值向量化计算向量夹角余弦值对于两段文本A和B，对其进行分词，得到两个词列表：对两个词
# Python余弦相似度的科普与代码实现
在机器学习和自然语言处理领域，余弦相似度是一种常用的计算两个向量相似性的方法。相似度的度量非常重要，尤其是在文本分类、推荐系统和信息检索等应用中。本文将详细介绍余弦相似度的概念，并展示如何用Python实现它的计算。
## 什么是余弦相似度？
余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似度。它的值介于-1和1之间，其中1表示完全相似
余弦计算相似度度量相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数据的映射关系，通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小，来计算文本的相似度。下面介绍一个详细成熟的向量空间余
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2024-04-19 18:21:41
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计算“百度百科-故宫”和“互动百科-故宫”的消息盒相似度代码如下。基本步骤：1.分别统计两个文档的关键词，读取txt文件，CountKey()函数统计2.两篇文章的关键词合并成一个集合MergeKey()函数，相同的合并，不同的添加3.计算每篇文章对于这个集合的词的词频 TF-IDF算法计算权重，此处仅词频4.生成两篇文章各自的词频向量5.计算两个向量的余弦相似度，值越大表示越相似# -*- co
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2023-11-20 10:49:37
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求正弦值：SIN()函数它接受一个参数，这个参数为待计算正弦值的表达式。如SELECT FName,FWeight,SIN(FWeight) FROM T_Person求余弦值：COS ()函数它接受一个参数，这个参数为待计算余弦值的表达式。如SELECT FName,FWeight, COS(FWeight) FROM T_Person求反正弦值：ASIN()函数它接受一个参数，这个参数为待计算
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2024-04-10 08:53:17
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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的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性，极端情况下，a和b向量完全重合。如下图： 如上图二：可以认为a和b向量是相等的，也即a，b向量代表的文本是完全相似的，或者说是相等的。如果a和b向量
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2023-11-02 10:15:31
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已计算出个文本间的余弦相似度值，怎么用kmeans聚类K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象如何计算两个不同长度的向量的余弦相似度(1)余弦相似性 通过测量两个向量之间的角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度
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2023-11-20 09:54:41
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看starspace的时候发现它实现了dot和cos两种similarity的度量方式，这里总结一下：余弦相似度衡量两个向量在方向上的相似性，而不care两个向量的实际长度，A和B的长度即使是一个超级短一个超级长的情况下，二者的余弦相似性也可能为1（即theta=0，此时两个向量重合）；
存在的问题[1]：
余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感。
比如用户对内容评
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2023-10-13 12:29:37
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目录一、余弦相似度计算方式1、python2、sklearn3、scipy4、numpy5、pytorch6、faiss二、规模暴增计算加速1、numpy矩阵计算GPU加速——cupy2、pytorch框架cuda加速3、faiss的加速方法总结在做文本匹配、文本推荐的时候需要用到文本相似性的评估，一般都采用比较简单的cos_similarity——余弦相似度(值越大，两者越相似，向量夹角越小，极
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2023-09-26 10:59:28
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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。
余弦函数在三角形中的计算公式为：
在直角坐标系中，向量表示的三角形的余弦
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2024-05-17 06:36:10
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9.结合你的学习和研究经历，探讨为什么在一些场景下要使用余弦相似度而不是欧式距离？场景描述在机器学习问题中，通常把特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间相似度时，常使用余弦相似度来表示。余弦相似度取值范围是[-1,1]。相同的两个向量相似度为1，将1减去余弦相似度就得到余弦距离。因此，余弦距离的取值范围是[0,2],两个相同向量的余弦距离为0。分析与解答对于两个向量A和B，其余弦相似度为
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2023-12-07 00:30:43
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一、矩阵操作用于计算余弦相似度余弦相似度：我们知道，分子是矩阵的乘法，分母是两个标量的乘积。分母好办，关键是如何在计算分子？很简单，我们可以将公式变变形：那么我们只需在矩阵乘法前，使其归一化，乘法之后就是余弦相似度了,来看一下代码import torch
##计算两个特征的余弦相似度
def normalize(x, axis=-1):
x = 1. * x / (torch.nor
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2023-11-01 20:47:16
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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的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性，极端情况下，a和b向量完全重合。如下图：如上图二：可以认为a和b向量是相等的，也即a，b向量代表的文本是完全相似的，或者说是相等的。如果a和b
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2023-07-24 16:45:05
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余弦相似度在计算文本相似度等问题中有着广泛的应用，scikit-learn中提供了方便的调用方法 第一种，使用cosine_similarity，传入一个变量a时，返回数组的第i行第j列表示a[i]与a[j]的余弦相似度 例：from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
a=[[1,3,2],[2,2,1]]
cosine_sim
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2023-11-07 08:09:32
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使用LSH来减少余弦相似度开销计算 LSH-余弦相似度详解原理，在余弦空间中构造一条直线（平面） 当两个向量在直线一边时，认为这两个向量较相似。那么我们有两个向量A，B，和一条直线a。 假设A在直线a上方，标记为1 B在直线a下方，标记为0因此我们认为A和B不相似。为了更准确的估计，我们构造了多条直线b，c，d，e 那么A的标记可能为，1，1，1，0，0 B的标记为，0，1，1，0，0直观上来看A
为什么文本也需要余弦相似度文本的余弦相似度是为了计算文本的相似程度而引入的一种方法，例如我们要比较这样两句话的相似程度：A句子：你笑起来真好看。B句子：你笑起来不好看。这两句话，看起来很相似了吧，但是句子的意思却完全不一样，那么我们怎么去确定文本的相似度呢？我们从数学中找到了灵感。向量的余弦表示假设向量空间中有两个向量a和b，我们可以通过计算两个向量之间的夹角来确定两个向量的相似程度：当夹角θ越接
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2023-12-18 22:59:32
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日常中，很多时候是否感觉看过大量的相同或相似的文章呢？有没有想过他们的相似度是多少？我们能不能使用代码去计算出来呢？阅读这篇文章可以给你一种比较的思路~TF-IDF算法TF-IDF（词频-逆文档频率）算法是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。该算法在数据挖掘、
1.余弦距离的应用为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？ 对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为： 即两个向量夹角的余弦，关注的是向量之间的角度关系
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2024-06-18 05:47:33
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