用余弦相似度算法写的c++程序，计算如“我 爱 看 电视”和“我 不 爱 看 电影”之间的余弦相似度。由于没有分词程序，所以需要用空格手动分词

matlab计算余弦相似度

夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： (2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的，对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。 即： 余弦取值范围为[-1,1]。求得两个向量的夹角，并得出夹角对应的余弦值，此余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小，趋

基于内容的电影推荐系统 基于余弦相似度的基于内容的电影推荐系统 使用Jupyter Notebook的余弦相似度创建基于内容的电影推荐系统

Word2Vec 作者： Mathur电子邮件： LinkedIn： : 编写此python脚本的目的是使用word2vec查找任意2个文本文档之间的余弦相似度 有关word2vec的详细信息，请参见 我正在使用一种名为gensim的实现来开发此代码，请参见此处以安装gensim 为了使gensim运行，您需要安装anaconda并使用其python，可以在此处找到它 现在，已经针对可用于Kaggle挑战的数据集开发了脚本，为 该脚本是对此处的脚本的修改。 现在，要运行这些脚本，请执行以下操作： 步骤1。 您需要使用Word2Vec创建模型以获取可用产品的详尽列表。 我将word2vec训练在可用于文件“ train.csv”的“产品标题”上。 您需要执行以下操作来训练Word2Vec python Word2Vec_AverageVectors.py 该脚本

（python）使用余弦相似度算法计算两个文本的相似度的简单实现

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

用2.7版本Python实现比较2个文档的相似度计算，采用余弦相似度方法，main函数中的fileName1和fileName2是自己构造的数据集，把这几个文档放在一起就可以运行。

一个饭店管理系统（余弦相似度算法写推荐菜的功能）

余弦相似度算法