يوضح هذا المقال كيف يستخدم التشابه الجيبي كمقياس قوي في تطبيقات التعلم الآلي والنظم التوصياتية وتحليل البيانات النصية.
تعد التشابه الجيبي قياسًا للتشابه بين نقطتي بيانات على مستوى الطائرة. يُستخدم التشابه الجيبي كمقياس في مختلف خوارزميات التعلم الآلي مثل KNN لتحديد المسافة بين الجيران، وفي النظم التوصياتية، يُستخدم لتوصية الأفلام ذات التشابهات المتشابهة وللبيانات النصية، يُستخدم للعثور على تشابه النصوص في المستند.
لماذا يعتبر التشابه الجيبي مقياسًا شائعًا؟ في الواقع، هناك العديد من تدابير المسافة التي تستخدم كمقياس لتقييم نقاط البيانات. ومع ذلك، يتميز التشابه الجيبي بقدرته على التعامل مع بيانات ذات طول متغير وأنه يأخذ بعين الاعتبار الكلمات المتكررة في المستند.
يُستخدم التشابه الجيبي في تعلم الآلة لمهام التصنيف حيث يمكن استخدامه كمقياس في خوارزميات تصنيف KNN للعثور على العدد المثلى للجيران وكذلك نموذج KNN. بالإضافة إلى ذلك، يُستخدم التشابه الجيبي في النظم التوصياتية بنفس مبدأ زوايا الجيب، حيث يعتبر المحتوى ذو التشابه الأقل محتوىً غير موصى به بينما يتم توليد التوصيات ذات التشابه الأعلى في المقدمة. أخيرًا، يُستخدم التشابه الجيبي أيضًا في البيانات النصية للعثور على التشابه بين النصوص المتجهة من المستند الأصلي.
