修正的余弦相似度优缺点

修正的余弦相似度是对传统余弦相似度的改进，主要优点有：

1. 能够处理文本长度不同的问题，避免了传统余弦相似度在计算文本相似度时忽略了文本长度的问题。
2. 能够处理文本中出现的停用词，避免了这些无意义的词汇对相似度计算的影响。
3. 在计算相似度时，将文本向量进行了归一化处理，有效地避免了文本向量长度不同的问题。

但是，修正的余弦相似度也存在一些缺点：

1. 由于修正的余弦相似度对文本进行了向量化处理，因此在处理大规模文本时，需要考虑维度灾难的问题，计算量较大。
2. 在处理文本时，需要进行预处理，包括分词、停用词处理等，这些处理过程可能会对相似度计算的精度产生影响。
3. 对于一些语义相似但词汇不同的文本，修正的余弦相似度无法准确刻画相似度。