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高中数学
第十二章：概率与统计
阅读：夹角余弦与文本分类
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2025-04-12 09:20
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阅读：夹角余弦与文本分类
## 夹角余弦与文本分类 在这个信息爆炸的大数据时代，我们每天都会接收到大量信息。传统的新闻报道，受众只是单纯地了解世界上新近发生的事情，而现在新闻网络平台则会根据读者的兴趣爱好，进行个性化的信息推送．这就涉及如何判断文章相似性的问题． 为了找出相似的文章，需要用到＂余弦相似性＂。下面，我们以一个简单的例子加以说明． 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． 如何评判上面两句话的相似程度？ 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 $A:(1,2,2,1,1,1,0)$ ． 句子 $B$ ：$(1,2,2,1,1,2,1)$ ． 至此，问题转化为计算这两个向量的相似程度． 设两个向量夹角为$\alpha$ $$ \cos \alpha=\frac{1 \times 1+2 \times 2+\
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