余弦定律应用

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余弦定律应用

余弦定律可用来找出相似文章。

先从句子入手：

句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影

句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影

怎样才能计算上面两句话的相似程度呢？

基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此可以从词频入手，计算它们的相似程度。

第一步：分词

句子A：我/喜欢/看/电视,不/喜欢/看/电影

句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。

第二步：列出所有的词

我  喜欢  看  电视  电影  不  也

第三步: 计算词频

句子A：我1   喜欢 2   看 2   电视 1 电影 1 不1  也0

句子B：我1   喜欢 2   看 2   电视 1 电影 1 不2  也1

第四步：写出词频向量

句子A：[1,2,3,1,1,1,0]

句子B：[1,2,2,1,1,2,1]

问题就变成了如何计算着两个向量的相似程度。

余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫“余弦相似性”

由此，就得到了“找出相似文章”的一种算法：

1、使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词

2、每篇文章各取若干个关键词(比如20个)，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频)

3、生成两篇文章各自的词频向量

4、计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。