余弦相似度是一种常用的计算两个向量之间的相似度的方法，其计算公式为：cos(θ)=A·B/||A||*||B||，其中，A·B表示A和B的点乘，||A||和||B||分别表示A和B的模长。
余弦相似度的基本思想是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。夹角越小，余弦值越接近1，表示两个向量越相似；反之，夹角越大，余弦值越接近-1，表示两个向量越不相似。
在实际应用中，通常需要将向量归一化，以消除向量长度的影响。这是因为，如果不进行归一化，向量的长度会影响余弦相似度的计算结果，使得结果偏向于长度较长的向量。
1.应用场景：余弦相似度常用于信息检索、文本分类、推荐系统等领域，如计算用户兴趣的相似度、判断两篇文章的相似度等。
2.点乘：点乘是一种向量运算，表示两个向量在某个方向上的投影乘积，其结果是一个标量。
3.模长：模长是一个向量的长度，等于向量起点到终点的距离，其计算公式为sqrt(∑(xi^2))。
总的来说，余弦相似度是一种有效的计算向量之间相似度的方法，其计算过程简单明了，易于理解和实现，且在实际应用中表现出良好的效果。
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