摘要：余弦相似度观点等价于夹角递减排序区间内，是单调递减函数。长度归一化后余弦相似度计算举例词项频率词项频率取对数长度归一化计算文档词项频率关联表如下文档把表加入上述表之中，分别计算和其他文档的值，那么就能得出，其他文档与的相关度
提示：
信息检索：文档评分-词项权重计算-向量空间模型
第四部分：向量空间模型
二值关联矩阵：词项-文档
词频矩阵：词频-文档
权重是前面的tf-idf权重：
|V|维向量空间，每一维都对应词项，文档是空间的点或向量。
维度相当大，对于互联网来说，甚至达到千万维或更高。
向量空间非常稀疏，几乎都是0.
■关键思路1:对于查询做同样的处理，即将查询表示成同一高维空间的向量
■关键思路2:在向量空间内根据queries与文档向量间的距离来排序
计算两个向量终点之间的距离：
不能采用欧氏距离，从上图分析，欧氏空间对距离十分敏感，q与d2欧氏距离很远，但它们实际分布很接近。
就是把文档向量，变成单位向量呗，长度就不会影响相关性比较了，上面的文档d和d‘就相等了。同一个向量表示就可以了
L2范数：
向量除以L2范数就是长度归一化。
文档长度差异就不会影响到相关性的比较了。
观点等价于夹角递减排序
[0,180]区间内，cosine是单调递减函数。
cos(q,d) q,d的余弦相关性等价于q,d夹角余弦值。
长度归一化后：
词项频率tf—>词项频率tf取对数—>长度归一化—>计算
文档-词项频率tf关联表如下：文档(sas,pap,wh)
把query表加入上述表之中，分别计算query和其他文档的cosine值，那么就能得出，其他文档与query的相关度
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