欧式距离 它计算的是高维空间中两个点之间的绝对距离,不考虑向量的方向性 余弦相似度 它计算的是两个向量夹角的cos值,只关注向量的方向,不考虑向量的绝对大小(因为不管长短,都会除以模变成单位向量),这也是它的缺点。 一个只关注距离,一个只关注方向,为什么NLP就选择了余弦相似度呢? 为什么?