通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。
余弦数学直观.png
余弦相似度是文本相似度度量中使用较多的一种方法，对于两个向量X和Y，其对应的形式如下：
X=（x1,x2...,xn）
Y=（y1,y2...,yn）
其向量的余弦相似度公式为：
余弦公式
X,Y对应其中的A和B
python实现：
import numpy as np
import math
def consim(x,y):
a=np.sum(x*y.T)
b=np.sqrt(np.sum(x*x.T))*np.sqrt(np.sum(y*y.T))
return (a/b)
a=np.array([0,1])
b=np.array([math.sqrt(3.0)/2,1/2])
print (consim(a,b))
输出结果：0.5000000000000001
结果越接近1，夹角就越接近0，代表越相似。
越趋近于-1，他们的方向越相反；接近于0，表示两个向量近乎于正交
摘要：Numpy，Python 余弦相似度公式 余弦相似度是衡量向量夹角的余弦值作为相似度度量指标，夹角越小相似度...
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本文标题：余弦相似度python实现
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ehtvlctx.html
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