余弦相似性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...
计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似。 “余弦相似度”是一种非常有用的算法,只要是计算两个向量的相似程度,都可以采用它。
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"。所以,上面的句子A和句子B是很相似的,事实上它们的夹角大约为20.3度。 由此,我们就得到了"找出相似文章"的一种算法: (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,...
我们只要比较下图中的α,θ的余弦值的大小,余弦值越大,相似度越高。公式如下: 下面列出计算方法: 设d1=(x1,y1),q=(x2,y2) 我们根据余弦定理,cos(α)=cos(A-B) =cos(A)cos(B)+sin(A)sin(B) =(x1/sqr(x1*x1+y1*y1))(x2/sqr(x1*x1+y1*y1))+(y1/sqr(x1*x1+y1*y1))(y2/sqr(x1*...
TF-IDF结合余弦相似度做相似度分析 TF-IDF 优点:简单快速,结果比较符合实际情况。 缺点:以“词频”“权重”衡量一个词的重要性,仍不够全面 可能一话的词的先后顺序也会影响词语句的表达,TF-IDF无法体现 词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为 ...
我们只要比较下图中的α,θ的余弦值的大小,余弦值越大,相似度越高。公式如下: 下面列出计算方法: 设d1=(x1,y1),q=(x2,y2) 我们根据余弦定理,cos(α)=cos(A-B) =cos(A)cos(B)+sin(A)sin(B) =(x1/sqr(x1*x1+y1*y1))(x2/sqr(x1*x1+y1*y1))+(y1/sqr(x1*x1+y1*y1))(y2/sqr(x1*...