Kesamaan kosinus adalah ukuran kemiripan antara dua vektor bukan nol yang didasarkan pada kosinus sudut di antara keduanya. Secara umum, semakin tinggi sudut (dan juga kosinus) antara dua vektor, semakin erat kekerabatannya dalam hal semantik dan makna. Kesamaan kosinus biasanya digunakan untuk mengukur kemiripan antara dua dokumen atau rangkaian teks. Hal ini juga dapat digunakan untuk mengukur kesamaan antar item untuk sistem rekomendasi.
Kesamaan kosinus dihitung dengan mengambil perkalian titik dua vektor kemudian membaginya dengan besar kedua vektor. Pertama, kedua vektor tersebut dinormalisasi sehingga masing-masing mempunyai besaran satu. Kemudian, perkalian titik dihitung, yaitu jumlah perkalian elemen-elemen yang bersesuaian dalam vektor. Ini menghasilkan vektor dengan panjang satu yang mewakili kosinus sudut antara dua vektor. Ini kemudian digunakan sebagai ukuran kemiripan antara dua vektor.
Kesamaan kosinus dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pemrosesan bahasa alami, analisis semantik, atau pengelompokan. Hal ini sangat berguna untuk menganalisis kumpulan data teks yang besar, seperti di mesin pencari. Dengan membandingkan kesamaan kosinus antara kueri dan dokumen, hal ini dapat memberikan ukuran seberapa erat keterkaitan kedua item tersebut dalam hal maknanya. Hal ini juga dapat digunakan dalam sistem rekomendasi untuk menganalisis item yang serupa satu sama lain, dan dengan demikian merekomendasikan item yang relevan kepada pengguna.
Kesimpulannya, kesamaan kosinus adalah alat yang ampuh yang dapat digunakan untuk mengukur kesamaan antara dua vektor atau item. Ini memiliki aplikasi di berbagai bidang, mulai dari pemrosesan bahasa alami hingga sistem rekomendasi, dan dapat digunakan untuk menemukan kesamaan dan merekomendasikan item kepada pengguna.
