30分钟了解余弦相似度---AI产品经理了解的数据知识系列
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深入理解余弦相似度，AI产品经理的必备数据知识
余弦相似度，一个在机器学习算法中，用于衡量对象间距离或相似性的方法。它的核心在于通过计算两个向量之间的夹角，用余弦值表示相似程度。取值范围在[-1, 1]内，值越大表示相似度越高。计算公式为：cos(θ) = A·B / (||A|| ||B||)，其中A和B是两个向量。
余弦相似度在文本相似度、用户相似度和物品相似度等应用中颇为常见。接下来，我们将通过案例深入理解其应用。
**文本相似度案例**：以“他不仅是一个歌手，还是一个舞者”与“他既是一个歌手，也是一个舞者”为例。通过词频分析，我们可以将句子转化为向量，然后利用余弦相似度公式计算出这两句话的相似度，发现它们非常接近。
**用户相似度案例**：在外卖平台，假设用户A对两款新品的评分分别是1分和2分，用户B的评分分别是4分和5分。通过余弦相似度，我们能发现用户A和B的相似度较高，但需注意评分值的选择，以确保结果的准确性。
**总结**：产品经理在运用余弦相似度时，需要考虑以下几点：
1. **向量化**：找到比较的基础和特征，赋予向量值。
2. **特征向量选择**：尽量选择少维度但能全面评价对象的指标。
3. **评分合理性**：评分需符合逻辑，避免不合理的评分影响相似度计算。
在机器学习中，余弦相似度只是众多相似性度量方法之一。了解其应用和，将有助于产品经理在设计推荐、搜索和识别业务时做出更明智的决策。
