📚常用的相似度计算方法原理及实现🧐
互联科技科普
2025-03-17 07:18:40
导读 在数据科学的世界里，相似度计算是无处不在的核心技能之一。🔍无论是推荐系统中的商品匹配，还是自然语言处理里的文本分析，相似度算法都扮...
在数据科学的世界里，相似度计算是无处不在的核心技能之一。🔍无论是推荐系统中的商品匹配，还是自然语言处理里的文本分析，相似度算法都扮演着重要角色。以下是几种常见的相似度计算方法：
🎯 余弦相似度（Cosine Similarity）
利用向量夹角的余弦值衡量两个对象之间的相似程度。当夹角为0°时，表示完全相同；90°则表示完全不同。这种方法广泛应用于文本分类和信息检索。
🎯 欧几里得距离（Euclidean Distance）
通过计算两点间直线距离来判断相似性，距离越短，相似度越高。它适合处理数值型数据，但在高维空间中可能面临维度灾难问题。
🎯 杰卡德相似系数（Jaccard Similarity）
适用于集合间的比较，定义为交集与并集的比例。例如，两篇文章关键词重叠越多，它们的相似度就越高。
这些方法各有优劣，需结合实际场景灵活选择。💡想了解更多？快来留言讨论吧！💬🌟
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