余弦相似度

一：调整余弦相似度中的均值怎么计算的

可以参考以下三种方法：余弦距离、欧氏距离和杰卡德相似性度量

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二：文本相似度 余弦距离 值为多少时相似度高

（1）余弦相似性 通过测量两个向量之间的角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向 。

三：欧氏距离和余弦相似度的区别是什么

欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。

四：欧氏距离和余弦相似度的区别是什么？

有没有cos余弦值与欧式距离合用的，先从绝对距离上度量然后再从夹角上细分。再者归一化的欧氏距离与cos余弦值是否可以认为是同一个？期待大家的回复。。。

五：如何用 word2vec 计算两个句子之间的相似度

你可以先将句子分词，然后将生成的列表带入gensim.models.word2vec.n_similarity(a,b).就可以算出句子相似度

六：余弦相似度怎么用java程序写

ArrayList a = new ArrayList(); // 创建动态数组,记录不同的单词

ArrayList aNum = new ArrayList(); // 创建动态数组,统计不同的单词各自出现的次数

ArrayList b = new ArrayList();

ArrayList bNum = new ArrayList();

for (int i = 0; i < s1.length; i++) // 将s1复制到动态数组a, 且词频统计数组初始化

{

a.add(s1[i]);

aNum.add(i, 1);

}