📚✨余弦相似度Cosine Similarity相关计算公式✨📚

在数据科学和机器学习领域，余弦相似度（Cosine Similarity）是一种衡量两个向量夹角余弦值的方法，常用于判断文本或向量之间的相似性。它通过计算两组数据方向上的接近程度来实现，而忽略它们的大小差异。💡

公式如下：

> cos(θ) = (A·B) / (||A|| × ||B||)

其中：

- A·B 是向量A与向量B的点积；

- ||A|| 和 ||B|| 分别表示向量A和B的模长（即向量的长度）。

简单来说，当两个向量完全一致时，余弦值为1；完全相反时为-1；垂直时为0。🎯

举个例子：若向量A=[1, 2, 3]，向量B=[4, 5, 6]，代入公式即可得到它们的相似度分数。🧐

余弦相似度广泛应用于推荐系统、搜索引擎优化及自然语言处理中，是评估内容相关性的强大工具！🔍🚀

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