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cosine是什么 cosine的翻译

  • 作者: 用户投稿
  • 2023-04-14 11:37:31
  • 29

余弦相似度（Cosine Similarity）是一种测量两个向量之间相似性的常用方法。它可以衡量两个文档或者语句之间的相似度，也可以用来计算图像之间的相似度。

1. 原理：余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们之间的相似性。如果两个向量的夹角很小，则它们的余弦值将接近1，表明它们之间的相似性很高；反之，如果两个向量的夹角很大，则它们的余弦值将接近0，表明它们之间的相似性很低。

2. 应用：余弦相似度在自然语言处理、机器学习、搜索引擎、推荐系统等领域都有广泛的应用。例如，在搜索引擎中，可以使用余弦相似度来计算查询词与文档之间的相似度，从而找出与查询词最相关的文档；在推荐系统中，可以使用余弦相似度来计算用户与物品之间的相似度，从而推荐给用户最感兴趣的物品。

3. 代码示例：

import numpy as np

def cos_sim(v1, v2):

"""

计算两个向量之间的余弦相似度

:param v1: 向量1

:param v2: 向量2

:return: 余弦相似度

"""

# 计算向量内积

dot = np.dot(v1, v2)

# 计算向量的模

norm_v1 = np.linalg.norm(v1)

norm_v2 = np.linalg.norm(v2)

# 计算余弦相似度

cos_sim = dot / (norm_v1 * norm_v2)

return cos_sim

# 测试

v1 = np.array([1, 2, 3])

v2 = np.array([2, 3, 4])

print(cos_sim(v1, v2)) # 0.99258

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