コサイン類似度

コサイン類似度は、2つのベクトル間の向きの近さを測る尺度です。ベクトル同士がなす角度の余弦値を計算し、方向の一致度を数値化します。

2つのベクトルの値がどれだけ似ているかを判定する際、絶対的な数値の大きさではなく、方向がどれだけ重なっているかに着目します。そのため、文書や単語をベクトル化した際に、類似度を測る指標としてよく使われます。

ユークリッド距離との違いは、ベクトル長の大小に依存しない点です。G検定では、自然言語処理の文書分類やレコメンデーションエンジンにおいて、データの類似性を評価する計算手法として出題されます。