向量空间模型（VSM）一种文本相似度算法_设计并实现一个计算两个文本之间相似度的算法vsm模型

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由于工作需要，我需要判断一篇文章是否是你喜欢的文章。

    这涉及到文本分析，有一个简单的方法可供参考。向量空间模型（VSM）算法。

    在该方法中，我们把一篇文章抽象成一个向量。

    假设向量由n个词组成，每个词的权重是kn。假设文章D是你喜欢的文章，那么

    文章 D=(k1,k2,k3,k4,k5.....kn),这是一个多维的向量。

    如果维数很多，将来计算起来很麻烦，我们需要降维处理，所谓的降维就是，选出有代表性的特征词，这样就降低了维数。 可以人工选择。也可以自动选择，自动选择的话，可以采用开方拟和检验方法，如果有时间，我会在以后详细介绍该方法。

     选择特征词后，就需要计算它的权重了，可以采用词频来计算，Term frequency TF = N/M M为文章的词数，N为该特征词出现的词数。 当然了，如果你选择的特征词是 “的” 这个很一般的词 ，我们还需要为其修正。计算Inverse documentfrequency 逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数 IDF = log(D/Dw)  (手画的公式，请多包涵。) 其中D为总文章数，Dw为关键词 出现过的文章数。

     这样一来，就需要一群你喜欢的文章，才可以计算IDF。

     计算结束后，我们得出你喜欢的文章D = (w1,w2,w3....wm); 共有m个关键词，权重依次为w1,w2...wm。

     好，下面，重点来了，给出一篇文章E，判断它和你喜欢的D 的相似度是多少，如果相似度很高的话，则可以认为E也是你喜欢的文章。

     采用上面的方法，计算出E = (q1,q2,q3...qm);

     我们来通过两个多维向量的夹角的余弦值来表征 2个文章的相似度。 为啥？两个向量的夹角越小，它们越靠近，我们就认为2个文章越相似呗。夹角越小，越相似，余弦值越高。

     2个多维向量的夹角余弦计算公式：cosθ =    （公式还是手画的。呵呵。)

     亲，你知道的，就是两个向量的点积 除以 2个向量的模的积。

     计算过后，就可以得到相似度了。 我们可以事先人工选择2个相似度高的文档，计算相似值，然后规定其为阀值。

     编外：这是判定一个文章和你喜欢的文章的相似度，但是如何判定一个文章和一群你喜欢的文章的相似度呢？就是如何判定一个文章和一类文章相似度的问题。我们可以一一计算，然后取平均值。但是我希望找到几何上能够表征一群向量的中心的方法，这样，计算给定向量和中心向量的余弦似乎更合理。

     编外的编外：向量空间模型（VSM）算法把一个语言的问题转化成了一个数学问题，这种思想非常的好，我们可以尝试着，把一些问题转化为数学问题，用数学的手段来解决。这就需要我们赋予问题，数学上的意义，例如本文，将文章赋予 多维向量的意义。

     编外的编外的编外： 为啥那个你喜欢的文章我取名叫D? 有没有看过《吸血鬼猎人D》主角的名字就叫做D，他是吸血鬼王和人类女人的儿子，所以不怕阳光，还有吸血鬼的能力，专门猎杀吸血鬼，而且永远不老。超酷的动画电影，画风精致。