Python -使用scipy加速余弦相似度

Python - 使用scipy加速余弦相似度

在处理大规模数据集时，计算余弦相似度可能是非常耗时的。为了提高计算效率，可以使用scipy库中的函数来加速计算。

首先，余弦相似度是一种用于比较两个向量相似性的度量方法。它衡量了两个向量之间的夹角的余弦值，值越接近1表示相似度越高。

使用scipy库中的spatial.distance.cosine函数可以计算两个向量之间的余弦相似度。该函数的参数是两个向量，返回值是它们之间的余弦相似度。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial import distance

# 定义两个向量
vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])

# 计算余弦相似度
cosine_similarity = 1 - distance.cosine(vector1, vector2)

print("余弦相似度:", cosine_similarity)

这段代码中，首先使用numpy库创建了两个向量vector1和vector2。然后使用scipy库中的distance.cosine函数计算它们的余弦相似度。最后，打印出余弦相似度的结果。

应用场景：余弦相似度广泛应用于文本相似度计算、推荐系统、搜索引擎等领域。在文本相似度计算中，可以通过计算文本的词向量表示，然后使用余弦相似度来衡量两个文本之间的相似度。

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