什么是余弦相似度
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余弦相似度是一种核心的向量比较工具，它衡量的是两个非零向量在多大程度上方向相同，或者说它们在空间中的角度关系。其计算原理是将两个向量看作是空间中的两个点，通过计算这两个点之间的夹角余弦值，值越接近1，表示两个向量越相似，接近-1则表示相反，0则表示完全无关。在诸如文本分析、推荐系统和图像识别等领域，余弦相似度被广泛应用，因为它直观地揭示了两个向量在抽象维度上的相似性，无需关心它们的绝对长度。
在实际操作中，比如在搜索引擎中，用户查询的关键词向量和文档库中的每个文档向量通过余弦相似度进行匹配，能有效找到最相关的文档。此外，社交网络中通过计算用户兴趣向量的余弦相似度，可以推荐相似用户或内容。总的来说，余弦相似度是衡量和理解向量间关系的实用且强大的数学工具。
