Similaridade de cosseno é uma medida de similaridade entre dois vetores diferentes de zero que se baseia no cosseno do ângulo entre eles. Geralmente, quanto maior o ângulo (e, portanto, o cosseno) entre dois vetores, mais intimamente relacionados eles estão em termos de semântica e significado. A similaridade de cosseno é comumente usada para medir a semelhança entre dois documentos ou sequências de texto. Também pode ser usado para medir a similaridade entre itens de sistemas de recomendação.
A similaridade do cosseno é calculada tomando o produto escalar de dois vetores e depois dividindo pela magnitude de ambos os vetores. Primeiro, os dois vetores são normalizados para que cada um tenha magnitude um. Em seguida, é calculado o produto escalar, que é a soma do produto dos elementos correspondentes no vetor. Isso resulta em um vetor de comprimento um que representa o cosseno do ângulo entre os dois vetores. Isso é então usado como medida de similaridade entre os dois vetores.
A similaridade de cossenos pode ser usada em uma variedade de aplicações, incluindo processamento de linguagem natural, análise semântica ou clustering. É particularmente útil para analisar grandes conjuntos de dados de textos, como em motores de busca. Ao comparar a semelhança de cosseno entre uma consulta e um documento, pode fornecer uma medida de quão intimamente relacionados esses dois itens estão em termos de significado. Também pode ser utilizado em sistemas de recomendação para analisar os itens semelhantes entre si e, assim, recomendar os itens relevantes ao usuário.
Concluindo, a similaridade de cossenos é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para medir a similaridade entre dois vetores ou itens. Ele tem aplicações em diversas áreas, desde processamento de linguagem natural até sistemas de recomendação, e pode ser usado para encontrar semelhanças e recomendar itens aos usuários.
