В этой статье мы рассмотрим, почему косинусное сходство стало популярной метрикой оценки в различных приложениях, таких как машинное обучение, системы рекомендаций и обработка текстовых данных.
Косинусное сходство - это мера сходства между двумя точками данных в плоскости. Это метрика, используемая в различных алгоритмах машинного обучения, таких как KNN для определения расстояния между соседями, в системах рекомендаций для рекомендации фильмов с аналогичными характеристиками и для текстовых данных, где она используется для определения сходства текстов в документе.
Почему косинусное сходство стало популярной метрикой? Существуют различные меры расстояния, используемые в качестве метрики для оценки данных. Некоторые из них: евклидово расстояние, манхэттенское расстояние, расстояние Минковского, расстояние Хэмминга и многие другие. Однако косинусное сходство обладает способностью обрабатывать данные переменной длины и учитывает часто встречающиеся слова в текстовых документах, что помогает добиться более высоких показателей сходства для текстовых данных.
Использование косинусного сходства в машинном обучении связано с задачами классификации, где оно может быть использовано в качестве метрики в алгоритмах классификации KNN для определения оптимального числа соседей и модели KNN. В системах рекомендаций косинусное сходство используется для определения схожести контента и ранжирования рекомендаций. В текстовых данных косинусное сходство применяется для определения сходства между векторизованными текстами из исходного текстового документа.
