本文主要是介绍Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策、判断一篇文章是否是你喜欢的文章、比较两篇文章的相似性等实例中，都涉及到了向量空间模型（Vector Space Model，简称VSM）和余弦相似度计算相关知识。
这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识，然后引用阮一峰大神的例子进行解释，最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算。
一. 基础知识
第一步，向量空间模型VSM
向量空间模型（Vector Space Model，简称VSM）表示通过向量的方式来表征文本。一个文档（Document）被描述为一系列关键词（Term）的向量。
简言之，判断一篇文章是否是你喜欢的文章，即将文章抽象成一个向量，该向量由n个词Te
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