コサイン類似度とは？
意味・定義
コサイン類似度は、2つのベクトル間の類似性を測る指標の一つです。特に、ベクトルがどれだけ似ているかを角度で評価します。具体的には、2つのベクトルの内積をそれぞれのベクトルの大きさで割ることで算出され、値は-1から1の範囲に収まります。値が1に近いほど、2つのベクトルは類似しているとされ、0は直交（無関係）を示し、-1は逆の方向を向いている状態を表します。
目的・背景
コサイン類似度は、特にテキストデータの解析において、重要な役割を果たします。文書や単語をベクトル化し、それらの類似度を測定することで、情報検索や推薦システムなどの分野での課題を解決します。例えば、大量のデータから関連性のある情報を抽出したり、ユーザーの好みに基づいた商品提案を行ったりする際に、コサイン類似度は有効です。この指標を用いることで、データ間の関係性を数値化し、分析を容易にします。
使い方・具体例
- 文書クラスタリング：ニュース記事などをテーマ別にグループ化する際に、コサイン類似度を用いて記事間の類似性を評価します。
- レコメンデーションシステム：ユーザーが過去に評価した商品と新たな商品の類似度を測り、興味を持ちそうな商品を提案します。
- 画像検索：画像をベクトル化し、検索クエリとのコサイン類似度を計算することで、視覚的に類似した画像を表示します。
- 自然言語処理：単語ベクトルを比較し、意味的に近い単語を特定することで、文の解釈を助けます。
- ソーシャルネットワーク分析：ユーザー間の関係性を評価し、類似した興味を持つユーザーを見つけるために利用します。
関連用語
まとめ
- コサイン類似度は、ベクトル間の類似性を角度で評価する指標です。
- 主にテキストデータの解析や情報検索に活用され、関連情報を抽出するのに役立ちます。
- 様々な業界でのデータ分析や推薦システムにおいて、重要な役割を担っています。
現場メモ
コサイン類似度を利用する際は、ベクトル化の手法が結果に大きく影響するため、適切な前処理を行うことが重要です。特に、データのスケールや特徴量の選定が不適切だと、誤った類似度を算出する可能性があります。データの分布や特性を理解し、効果的なベクトル化手法を選定することが成功の鍵です。