前言
在自然语言处理中，我们经常需要判定两个东西是否相似。
比如，在微博的热点话题推荐那里，我们需要比较微博之间的相似度，让相似度高的微博聚集在一起形成一个簇，提出一个主题。
在问答系统中，比如说人工客服，我们需要提前准备好问题和一些答案，让用户输入的问题与题库中的问题进行相似度的比较，最后输出答案。
在推荐系统中，我们需要提取一个用户的所有物品，在根据这个物品找到对应的用户群，比较两个用户之间的相似性，在进行相应的推荐（协同过滤）。
在对语料进行预处理的时候，我们需要给予文本的相似度，把相似度高的重复主题过滤掉。
总之，相似度是一种非常有用的工具，可以帮助我们解决很多问题。
任务目标
一般来说，是比较两个物体（商品，文本）之间的相似度。这里的相似度是一个抽象的值，它可以抽象成估计的百分比。
在推荐工程中，计算相似度是为了给用户推送一定量的物品。即把所有的相似度排序，然后选出最高的那几个物品。
人是很容易判断出物品的相似度的，人们会在心里有一个考量。那么程序如何判断呢？
如果是文本分析，它首先就要用到分词技术，然后去掉不必要的词（语气词，连接词）。然后对词给一个抽象的量表示权重，最后在用一些方法去统计出整体的相似度。
如果是其他的，可能首先也需要进行数据清洗的工作，留下那些关键的能够表示物体特征的部分，对这些部分定权值，再去估计整体。
-
相似度计算关键组件
相似度计算方法有2个关键组件：
-
表示模型
-
度量方法
前者负责将物体表示为计算机可以计算的数值向量，也就是提供特征。
后者负责基于前面得到的数值向量计算物体之间的相似度。
-
距离的度量方式
欧几里得距离
使用python计算欧式距离：
distance = numpy.linalg.norm(vec1 - vec2)
相似度为：
similarity = 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(dataA - dataB))
-
余弦距离
余弦距离的计算方式：
与欧氏距离的区别：
-
欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的用于需要从维度的数值大小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异。
-
余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）
-
Jacard相似度
distance = 1 / similarity
思想非常简单，两个集合共有的元素越多，二者越相似。
-
汉明距离
两个字码中不同位值的数目称为汉明距离。
-
Hamming distance = 0 （ai = bi)
-
Hamming distance = 1 （ai != bi)
最后统计相加。
-
最小编辑距离
最小编辑距离是一种经典的距离计算方法，用来度量字符串之间的差异。它认为，将字符串A不断修改(增删改)、直至成为字符串B，所需要的修改次数代表了字符串A和B的差异大小。当然了，将A修改为B的方案非常多，选哪一种呢？我们可以用动态规划找到修改次数最小的方案，然后用对应的次数来表示A和B的距离。
