数据框中行的余弦相似度

是一种衡量两个向量之间相似度的方法，常用于文本挖掘、推荐系统等领域。余弦相似度的计算公式如下：

cosine_similarity = (A · B) / (||A|| * ||B||)

其中，A和B分别表示两个向量，·表示向量的点积运算，||A||和||B||表示向量的模（即向量的长度）。

余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示两个向量越相似，值越接近-1表示两个向量越不相似，值为0表示两个向量正交（无相似性）。

应用场景：

1. 文本挖掘：可以用于计算文本之间的相似度，例如搜索引擎中的相关性排序、文本分类等。
2. 推荐系统：可以用于计算用户之间的兴趣相似度，从而进行个性化推荐。
3. 图像处理：可以用于计算图像之间的相似度，例如图像检索、图像分类等。

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