1. 余弦相似度
使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity实现。
最终得到的值会在[-1,1]之间。
API官方文档：sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity — scikit-learn 1.1.2 documentation
对计算公式的介绍：https://scikit-learn.org/stable/modules/metrics.html#cosine-similarity
计算公式：
计算一组向量之间的两两相似度，代码撰写方法：
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity cos_sim_matrix = cosine_similarity(train_feature) #入参是一个二维矩阵，每行是一个样本特征
2. 线性核（点积）
2.1 sklearn实现
使用sklearn.metrics.pairwise.linear_kernel实现。
API官方文档：sklearn.metrics.pairwise.linear_kernel — scikit-learn 1.1.2 documentation
计算公式：
