未计算列表之间的余弦相似度

是一种衡量两个向量之间相似度的方法，常用于文本相似度计算、推荐系统等领域。余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示两个向量越相似，值越接近-1表示两个向量越不相似，值为0表示两个向量正交。

在计算余弦相似度时，首先需要将向量标准化为单位向量，然后计算两个向量之间的夹角余弦值。具体计算公式如下：

cosine_similarity = (A·B) / (||A|| * ||B||)

其中，A·B表示向量A和向量B的内积，||A||和||B||分别表示向量A和向量B的模长。

应用场景：

文本相似度计算：可以通过计算文本向量的余弦相似度来判断两段文本的相似程度，常用于搜索引擎、推荐系统等。
推荐系统：可以通过计算用户向量和物品向量的余弦相似度来推荐相似的物品给用户。
图像相似度计算：可以将图像表示为向量，通过计算图像向量的余弦相似度来判断图像的相似程度。
聚类分析：可以通过计算向量之间的余弦相似度来进行聚类分析，将相似的向量聚在一起。

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