余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值， 来评估他们的相似度。 余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如常见的二维空间。
余弦相似度衡量的是2个向量间的夹角大小，通过夹角的余弦值表示结果，因此2个向量的余弦相似度为：
计算公示：分子为向量A与向量B的点乘，父母为各自的L2相乘，即将所有维度值的平方相加后开方。
余弦相似度的取值为[-1,1]，值越大表示越相似
调整余弦相似度
余弦相似度更多的是从方向上区分差异，但是对绝对的数值是不敏感的。
余弦相似度对数值的不敏感导致了结果的误差，需要修正这种不合理性，就出现了调整余弦相似度，即所有维度上的数值都减去一个均值
2022-05-08 19:03:51
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余弦相似度算法文本相似度算法的对比及python实现五种常见的相似度算法：余弦相似度（cosine_similarity）、jaccard相似度、编辑距离（Levenshtein）、MinHash、SimHash + 海明距离。
2022-04-09 09:05:50
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2021-08-29 13:17:47
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