ml/dl中，余弦相似度（cosine similarity）概念、作用机制和应用场景

1、概念

余弦相似度（cosine similarity） 是一种度量两个向量相似度的方法，尤其适合在文本分析和推荐系统等领域用于比较高维向量的相似性。它计算两个向量夹角的余弦值，余弦值越接近1，说明两个向量越相似；接近0，则表示无相似性；负值则表示相反的方向。余弦相似度公式如下：
$$\text{cossim}(A,B)=\frac{A\cdot B}{\Vert A\Vert \times \Vert B\Vert }$$

其中，$A\cdot B$ 表示两个向量的点积，$\Vert A\Vert$ 和 $\Vert B\Vert$分别是向量的模。

2、作用机制

余弦相似度通过比较两个向量的方向，而不是幅度，来评估相似度。 这使其对长度差异不敏感，特别适用于向量化表示的文本数据、嵌入表示等。这种方法使得两个在特征空间中非常相似的对象得到高相似度评分，忽略了原始数据中不同的数量级。

3、应用场景

1. 文本相似度：在自然语言处理中，余弦相似度常用于计算两个文本片段的相似性，比如句子或文档之间的相似度。
2. 推荐系统：用于比较用户偏好或项目特征向量，通过计算余弦相似度来提供个性化推荐。
3. 信息检索：在搜索引擎中，用于评估用户查询与文档之间的相似性，从而返回最相关的结果。
4. 图嵌入分析：在知识图谱或其他嵌入式结构中，余弦相似度用于比较节点或关系的嵌入表示，以找到最相似的实体或关系。