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정규화와 코사인 유사도 — 방향을 비교해 추천하기
10분두 벡터의 길이를 각각 1로 맞춘 뒤 내적하면, 길이 차이의 영향을 없애고 방향이 얼마나 비슷한지 비교할 수 있다. 이 값이 코사인 유사도이며, 사용자 취향과 콘텐츠 특징을 비교하는 추천 점수로 활…
벡터의 내적과 추천 점수
7분내적은 두 벡터의 대응하는 항목을 곱해 모두 더한 숫자 하나를 구하는 연산이다. 수량과 단가로 합계 금액을 구하거나, 관심도와 주제 점수로 추천 점수를 구하는 데 사용할 수 있다.
벡터의 변화량과 유클리드 거리
6분변화량은 각 항목의 차이를 담은 벡터이다. 벡터의 길이는 원점에서 그 벡터의 끝점까지의 거리이고, 두 점 사이 거리는 차이 벡터의 길이이다.