计算两篇文章相似度

假如新闻 X 和新闻 Y 对应向量分别是 x1, x2, ..., xn 和 y1, y2, ..., yn

那么它们夹角的余弦等于

\(cosQ = \frac{x_{1} \times y_{1} + x_{2} \times y_{2} + ... + x_{n} \times y_{n}} {\sqrt{(x_{1}) ^ 2 + (x_{2}) ^ 2 + ... + (x_{n}) ^ 2} \times \sqrt{(y_{1}) ^ 2 + (y_{2}) ^ 2 + ... + (y_{n}) ^ 2}}\)

文本相似度计算的处理流程是

1. 对所有文章进行分词
2. 分词的同时计算各个词的 TF 值
   • TF ——代表一个词在一篇文章中出现的次数，次数越多，这个词就越重要。
3. 所有文章分词完毕后计算 IDF 值
   • IDF ——代表一个词在整个库中出现的次数，次数越多，这个词就越不重要。（如“的”）
4. 生成每篇文章对应的n维向量(n是切分出来的词数，向量的项就是各个词的 TF-IDF 值)
   • TF/IDF ——计算“词”的重要性
5. 对文章的向量两篇代入余弦定理公式计算，得出的cos值就是它们之间的相似度了，值越大就表示越相似。