谁能举一个余弦相似度的例子，用一个简单的图形化的方法?

这里有两篇很短的文章供比较:

朱莉比琳达更爱我简喜欢我胜过朱莉爱我

我们想知道这些文本有多相似，纯粹从字数的角度来看(忽略词序)。我们首先列出了这两篇文章中的单词:

me Julie loves Linda than more likes Jane

现在我们来数一下这些单词在每篇文章中出现的次数:

   me   2   2
 Jane   0   1
Julie   1   1
Linda   1   0
likes   0   1
loves   2   1
 more   1   1
 than   1   1

我们对单词本身不感兴趣。我们只对这两个垂直向量的计数。例如，有两个实例每条短信里都有“我”。我们要决定这两篇文章之间的距离另一种方法是计算这两个向量的一个函数，即cos 它们之间的夹角。

这两个向量是

a: [2, 0, 1, 1, 0, 2, 1, 1]

b: [2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]

两者夹角的余弦值约为0.822。

这些向量是8维的。使用余弦相似度的一个优点是显而易见的它将一个超出人类想象能力的问题转化为一个问题那是可以的。在这种情况下，你可以认为这个角大约是35度度是指距离零或完全一致的距离。

2009-11-17 16:47:06

简单的JAVA代码计算余弦相似度

/**
   * Method to calculate cosine similarity of vectors
   * 1 - exactly similar (angle between them is 0)
   * 0 - orthogonal vectors (angle between them is 90)
   * @param vector1 - vector in the form [a1, a2, a3, ..... an]
   * @param vector2 - vector in the form [b1, b2, b3, ..... bn]
   * @return - the cosine similarity of vectors (ranges from 0 to 1)
   */
  private double cosineSimilarity(List<Double> vector1, List<Double> vector2) {

    double dotProduct = 0.0;
    double normA = 0.0;
    double normB = 0.0;
    for (int i = 0; i < vector1.size(); i++) {
      dotProduct += vector1.get(i) * vector2.get(i);
      normA += Math.pow(vector1.get(i), 2);
      normB += Math.pow(vector2.get(i), 2);
    }
    return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
  }

2016-10-21 13:12:24

这段Python代码是我实现算法的快速而肮脏的尝试:

import math
from collections import Counter

def build_vector(iterable1, iterable2):
    counter1 = Counter(iterable1)
    counter2 = Counter(iterable2)
    all_items = set(counter1.keys()).union(set(counter2.keys()))
    vector1 = [counter1[k] for k in all_items]
    vector2 = [counter2[k] for k in all_items]
    return vector1, vector2

def cosim(v1, v2):
    dot_product = sum(n1 * n2 for n1, n2 in zip(v1, v2) )
    magnitude1 = math.sqrt(sum(n ** 2 for n in v1))
    magnitude2 = math.sqrt(sum(n ** 2 for n in v2))
    return dot_product / (magnitude1 * magnitude2)


l1 = "Julie loves me more than Linda loves me".split()
l2 = "Jane likes me more than Julie loves me or".split()


v1, v2 = build_vector(l1, l2)
print(cosim(v1, v2))

2013-02-19 02:17:07

为了简单起见，我化简了向量a和b:

Let :
    a : [1, 1, 0]
    b : [1, 0, 1]

那么余弦相似度(Theta)

 (Theta) = (1*1 + 1*0 + 0*1)/sqrt((1^2 + 1^2))* sqrt((1^2 + 1^2)) = 1/2 = 0.5

cos0.5的逆是60度。

2012-12-26 09:54:20

两个向量A和B存在于二维空间或三维空间中，它们之间的夹角为cos相似度。

如果角度更大(可以达到最大180度)，即Cos 180=-1，最小角度为0度。cos0 =1意味着向量是对齐的，因此向量是相似的。

cos 90=0(这足以得出向量A和B根本不相似，因为距离不能为负，余弦值将在0到1之间。因此，更多的角度意味着降低相似性(视觉化也有意义)

2018-09-22 00:54:25