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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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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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"。  
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2024-01-24 17:00:09
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推荐系统中相似度计算可以说是基础中的基础了，因为基本所有的推荐算法都是在计算相似度，用户相似度或者物品相似度，这里罗列一下各种相似度计算方法和适用点余弦相似度 这个基本上是最常用的，最初用在计算文本相似度效果很好，一般像tf-idf一下然后计算，推荐中在协同过滤以及很多算法中都比其他相似度效果理想。 由于余弦相似度表示方向上的差异，对距离不敏感，所以有时候也关心距
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2024-04-02 16:04:00
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针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。 本次新闻推荐系统：主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
import jieba.analyse
import math
def sentence_resemble():
'''
计算两个句子的相似度：
1，将输入的两个句子分词
2，求分词后两句子的并集（去重）
3，计算两句子各自词频
4，求词频向
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2023-06-01 15:27:55
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一、余弦相似度：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"二维向量的余弦相似度：多维向量的余弦相似度（类比） 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF)：收集用户行为减噪与归一化处理减噪：用户行为数据是用户在使用应用过程中产生的，它可能存在大量的噪音和用户的误操作，我们可以通过经典的数据挖掘算法过滤掉行为数据中的噪音，这
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2023-07-17 21:39:43
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<推荐书籍： Python数据分析和挖掘实战，不过不建议去买，除非工作需要>搜索引擎：用户通过关键字，搜索引擎返回给用户与输出的关键词相关的信息。 推荐系统：不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，从而主动向用户推荐能够满足他们的兴趣和需求的信息。1.入门须知：架构流程图模型训练图其实整体从技术层面来说，最难的是： 相似度计算公式公式如下：夹脚余弦向量的大小，也就
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2024-01-21 12:18:32
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（1） 基于用户的协同过滤算法基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。学术界对协同过滤算法 进行了深入研究，提出了很多方法，比如基于邻域的方法（neighborhood-based）、隐语义模型（latent factor model）、基于图的随机游走算法（random walk on graph）等。 基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入研究，而且在
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2024-05-08 20:02:28
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# Python调整余弦相似度算法
## 引言
在自然语言处理中，文本相似度是一个重要的问题。文本相似度衡量两段文本之间的相似程度，可以用于文本分类、信息检索、推荐系统等应用领域。调整余弦相似度算法是一种常用的计算文本相似度的方法，本文将介绍该算法的原理和使用Python实现。
## 调整余弦相似度算法原理
调整余弦相似度算法是基于余弦相似度算法的改进版本。余弦相似度度量两个向量之间的夹角，范
原创
2023-07-28 11:03:27
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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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定义余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关
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2024-01-04 19:34:14
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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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文章目录余弦相似度余弦相似度和余弦距离和欧式距离的比较和关系余弦距离不是一个严格定义的距离 在模型训练过程中，我们也在不断地评估着样本间的距离，如何评估样本距离也是定义优化目标和训练方法的基础。在分析两个特征向量之间的相似性时，常使用余弦相似度来表示。余弦相似度的取值范围是[−1,1]，相同的两个向量之间的相似度为1。余弦相似度两个向量夹角的余弦关注向量之间的角度关系，不关心它们的绝对大小取值范
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2024-05-15 11:10:18
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最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。但后来实际操作发现有一些问题：直接说就是查询一本书中的相似章节花了我7、8分钟；这是我不能接受……于是停下来仔细分析发现，这种算法在此项目中不是特
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2024-08-11 17:12:44
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在探究机器学习问题时，我们常常需要比较两篇作文的相似度有多高，网上的两篇新闻的相似度有多高，两个用户对于不同电视剧的喜好相似度有多高，在求解这类问题时，实际上是在计算他们之间的余弦相似性。那么究竟什么是余弦相似度，什么又是余弦距离，它又是如何判断两篇新闻的相似度的？余弦相似度和余弦距离 首先来看上图的两个向量a和b，余弦相似
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2023-10-07 19:39:04
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余弦相似度代码原文地址 为Java 现改为C# 方便以后使用余弦相似度的灵感来自于数学中的余弦定理，这里对数学内容不做过多解释，直接上公式：其中，A、B分别是文本一、文本二对应的n维向量，取值方式用语言比较难描述，直接看例子吧： 例2.5.1、文本一是“一个雨伞”，文本二是“下雨了开雨伞”，计算它们的余弦相似度。 它们的并集是{一，个，雨，伞，下，了，开}，共7个字。 若并集中的第1个字符在文本
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2023-11-25 11:06:57
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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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# Java 余弦相似度算法实现教程
## 1. 引言
在计算机科学领域，余弦相似度是一种常用的相似度度量方法，它用于计算两个向量之间的相似程度。在自然语言处理、信息检索和推荐系统等领域广泛应用。本文将详细介绍Java实现余弦相似度算法的流程和具体代码实现。
## 2. 算法流程
下面是实现Java余弦相似度算法的流程，我们将使用一个表格展示每个步骤的具体操作。
| 步骤 | 操作 |
|
原创
2023-12-05 14:31:51
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