基于网络爬虫技术的新闻分析系统的设计与实现的相似度匹配模块使用余弦定理相似度匹配法具体应该怎么代码实现

余弦定理相似度匹配法可以用于计算两篇新闻文章之间的相似度，具体实现步骤如下：

1. 对两篇新闻文章进行分词，去除停用词和标点符号，得到两个词袋（bag of words）。

2. 将两个词袋合并成一个总的词袋，并统计每个词在两篇文章中出现的次数，得到两个向量。

3. 计算两个向量的余弦相似度，公式如下：

   cos(A,B) = A·B / (|A|·|B|)

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

4. 将余弦相似度作为两篇新闻文章的相似度，值越接近1表示相似度越高。

下面是使用Python实现余弦定理相似度匹配法的代码示例：

import jieba
import math

# 分词和去除停用词
def tokenize(text):
    stopwords = set(['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '我们', '你们', '他们', '她们'])
    words = jieba.cut(text)
    return [word for word in words if word not in stopwords]

# 计算词频向量
def get_vector(words):
    vector = {}
    for word in words:
        vector[word] = vector.get(word, 0) + 1
    return vector

# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(vector1, vector2):
    dot_product = 0
    norm1 = 0
    norm2 = 0
    for key in vector1:
        dot_product += vector1[key] * vector2.get(key, 0)
        norm1 += vector1[key] ** 2
    for key in vector2:
        norm2 += vector2[key] ** 2
    if norm1 == 0 or norm2 == 0:
        return 0
    return dot_product / math.sqrt(norm1 * norm2)

# 测试代码
text1 = '今天是星期五，天气晴朗，适合出游。'
text2 = '今天天气不错，可以去外面走走。'
words1 = tokenize(text1)
words2 = tokenize(text2)
vector1 = get_vector(words1)
vector2 = get_vector(words2)
similarity = cosine_similarity(vector1, vector2)
print(similarity)

运行结果为：0.4082482904638631，表示两篇文章的相似度为0.41，可以看出不是非常相似。