Косинусное сходство — это мера сходства между двумя ненулевыми векторами, основанная на косинусе угла между ними. Как правило, чем выше угол (и, следовательно, косинус) между двумя векторами, тем теснее они связаны с точки зрения семантики и значения. Косинусное сходство обычно используется для измерения сходства между двумя документами или строками текста. Его также можно использовать для измерения сходства между элементами рекомендательных систем.
Косинусное сходство рассчитывается путем скалярного произведения двух векторов и последующего деления на величину обоих векторов. Сначала два вектора нормализуются так, чтобы каждый имел величину, равную единице. Затем вычисляется скалярное произведение, которое представляет собой сумму произведения соответствующих элементов вектора. В результате получается вектор длины один, который представляет собой косинус угла между двумя векторами. Затем это используется как мера сходства между двумя векторами.
Косинусное сходство можно использовать в различных приложениях, включая обработку естественного языка, семантический анализ или кластеризацию. Это особенно полезно для анализа больших наборов текстовых данных, например, в поисковых системах. Сравнивая косинусное сходство между запросом и документом, можно оценить, насколько тесно связаны эти два элемента с точки зрения их значения. Его также можно использовать в рекомендательных системах, чтобы анализировать похожие друг на друга элементы и, таким образом, рекомендовать пользователю соответствующие элементы.
В заключение отметим, что косинусное сходство — это мощный инструмент, который можно использовать для измерения сходства между двумя векторами или элементами. Он имеет приложения в самых разных областях, от обработки естественного языка до систем рекомендаций, и может использоваться для поиска сходств и рекомендации элементов пользователям.
