余弦相似度计算

📖📚 今天来聊聊余弦相似度计算，一个在数据挖掘和信息检索中非常实用的概念！想象一下，你有一堆文档或向量，如何判断它们之间的相似程度呢？这时，余弦相似度就能派上用场了！它通过计算两个向量夹角的余弦值来衡量它们的相似性，值越接近1，表示越相似；越接近0，则差异越大。

🔍 具体怎么算呢？首先，将每个文档或对象转换为向量形式（例如TF-IDF向量）。然后，利用公式：

> cos(θ) = (A·B) / (||A|| × ||B||)

其中A·B是向量点积，||A||和||B||分别是A和B的模长。简单来说，就是把两者的“方向”关系量化！

🎯 这种方法广泛应用于推荐系统、文本分类等领域。比如电商平台会用它分析用户偏好，新闻网站则用来聚类文章主题。可以说，余弦相似度就像一把尺子，帮我们精准地测量“距离”。

💡 总之，掌握余弦相似度不仅有助于理解算法原理，还能解决实际问题。快试试吧！💪✨