Scopri perché la somiglianza del coseno è la metrica più popolare nella tecnologia e nell'apprendimento automatico!

La somiglianza del coseno è una misura di similarità tra due punti dati in un piano. Viene utilizzata come metrica in diversi algoritmi di apprendimento automatico, come il KNN per determinare la distanza tra i vicini, nei sistemi di raccomandazione per suggerire film con similitudini simili e per i dati testuali, viene utilizzata per trovare la similarità dei testi nel documento. Ma perché la somiglianza del coseno è così popolare in queste applicazioni? Ci sono varie misure di distanza che vengono utilizzate come metrica per la valutazione dei punti dati, come la distanza euclidea, la distanza di Manhattan, la distanza di Minkowski e la distanza di Hamming. Tuttavia, la somiglianza del coseno è diventata una metrica popolare grazie alla sua capacità di gestire dati di lunghezza variabile e di considerare le parole che si verificano frequentemente nei documenti di testo, consentendo di ottenere punteggi di similarità più elevati per i dati testuali. Nell'apprendimento automatico, la somiglianza del coseno può essere utilizzata per compiti di classificazione, come metrica nell'algoritmo di classificazione KNN per trovare il numero ottimale di vicini e il modello KNN. Nei sistemi di raccomandazione, viene utilizzata con lo stesso principio degli angoli del coseno, dove anche se la similarità del contenuto è meno simile, sarebbe considerata come il contenuto meno raccomandato, e per una maggiore similarità dei contenuti, le raccomandazioni generate sarebbero in cima. Infine, la somiglianza del coseno viene utilizzata anche nei dati testuali per trovare la similarità tra i testi vettorializzati dal documento originale.