koos808

* 벡터간의 유사도를 측정할 수 있는 대표적인 방법은 유클리디안 거리와 같은 거리 계산 방법말고도 코사인 유사도가 있습니다. 추천시스템에서 많이 쓰이는 코사인 유사도의 수식과 구현 코드에 대해서 알아보겠습니다. * 코사인 유사도 : 코사인 유사도(― 類似度, 영어: cosine similarity)는 내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미합니다. * 두 벡터의 코사인값은 유클리디안 스칼라곱 공식에서 유도할 수 있습니다. 속성 A, B의 벡터값이 각각 주어졌을 때, 코사인 유사도 cos(θ)는 벡터의 스칼라곱과 크기로 다음과 같이 표현할 수 있습니다. * cosθ의 θ가 1에 가까울 수록 "방향"(거리는 고려 X)을 기준으로 두 개의 벡터가 유사하다고 볼 수 있..