计算tfidf向量相似度

计算tfidf向量相似度的方法一般有两种：

1. 余弦相似度

余弦相似度是常用的计算两个向量之间相似度的方法之一。对于两个向量a和b，它们的余弦相似度为：

cos(a,b) = (a·b) / (||a|| ||b||)

其中，a·b表示向量a和向量b的点积，||a||和||b||表示向量a和向量b的模长。在计算tfidf向量相似度时，我们可以将每个文档表示为一个tfidf向量，然后计算两个向量之间的余弦相似度。

2. 皮尔逊相关系数

皮尔逊相关系数是另一种常用的计算两个向量之间相似度的方法。对于两个向量a和b，它们的皮尔逊相关系数为：

ρ(a,b) = cov(a,b) / (σ_a σ_b)

其中，cov(a,b)表示向量a和向量b的协方差，σ_a和σ_b表示向量a和向量b的标准差。在计算tfidf向量相似度时，我们可以将每个文档表示为一个tfidf向量，然后计算两个向量之间的皮尔逊相关系数。

需要注意的是，计算tfidf向量相似度时，我们一般会使用稀疏矩阵来存储tfidf向量，以避免浪费内存空间。此外，为了提高计算效率，我们可以使用快速相似度计算算法，如LSH算法、MinHash算法等。