向量的余弦相似性,<O(n ^ 2)复杂度

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概念：向量余弦相似性（Vector Cosine Similarity）是一种衡量两个向量之间相似度的方法，通过比较两个向量之间的余弦值来衡量它们的相似性。

分类：向量余弦相似性可以分为两类：基于欧几里得空间的余弦相似性和基于非欧几里得空间的余弦相似性。

优势：向量余弦相似性的优势在于它能够捕捉到向量之间的角度信息，而且计算复杂度较低，适合应用于大规模数据集的相似性分析。

应用场景：向量余弦相似性的应用场景包括文本相似性分析、图像相似性分析、音频相似性分析等。

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