資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：余弦相似度觀點等價于夾角遞減排序區間內，是單調遞減函數。長度歸一化后余弦相似度計算舉例詞項頻率詞項頻率取對數長度歸一化計算文檔詞項頻率關聯表如下文檔把表加入上述表之中，分別計算和其他文檔的值，那么就能得出，其他文檔與的相關度
提示：
信息檢索：文檔評分-詞項權重計算-向量空間模型
?第四部分：向量空間模型
二值關聯矩陣：詞項-文檔
詞頻矩陣：詞頻-文檔
權重是前面的tf-idf權重：
|V|維向量空間，每一維都對應詞項，文檔是空間的點或向量。
維度相當大，對于互聯網來說，甚至達到千萬維或更高。
向量空間非常稀疏，幾乎都是0.
■關鍵思路1:對于查詢做同樣的處理，即將查詢表示成同一高維空間的向量
■關鍵思路2:在向量空間內根據queries與文檔向量間的距離來排序
計算兩個向量終點之間的距離：
不能采用歐氏距離，從上圖分析，歐氏空間對距離十分敏感，q與d2歐氏距離很遠，但它們實際分布很接近。
就是把文檔向量，變成單位向量唄，長度就不會影響相關性比較了，上面的文檔d和d‘就相等了。同一個向量表示就可以了
L2范數：
向量除以L2范數就是長度歸一化。
文檔長度差異就不會影響到相關性的比較了。
觀點等價于夾角遞減排序
[0,180]區間內，cosine是單調遞減函數。
cos(q,d) q,d的余弦相關性等價于q,d夾角余弦值。
長度歸一化后：
詞項頻率tf—>詞項頻率tf取對數—>長度歸一化—>計算
文檔-詞項頻率tf關聯表如下：文檔(sas,pap,wh)
把query表加入上述表之中，分別計算query和其他文檔的cosine值，那么就能得出，其他文檔與query的相關度
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