據我所知，Lucene是一個反向索引系統，它的強大之處在於它只會將查詢與僅與至少匹配令牌的文檔進行比較。 與查詢與每個文檔進行比較（即使那些沒有提及查詢中存在的任何標記）的樸素方法相比，這是一個很大的好處。 例如，如果我有索引的文件： D1: "Hello world said the guy"
D2: "Hello, what a beautiful world"
D3: "random t
How to efficiently retrieve top K-similar vectors by cosine similarity using R?詢問如何計算一個矩陣的每個向量相對於另一個矩陣的頂部相似向量。這是satisfactorily answered，我想調整它在單個矩陣上運行。 也就是說，我想在矩陣中的每一行頂部K類似其他行。我懷疑解決方案非常相似，但可以進行優化。
我想計算文章之間的餘弦相似度。我遇到了一個問題，即我的實現方法需要很長時間來處理我要運行的數據的大小。 from scipy import spatial
import numpy as np
from numpy import array
import sklearn
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
I =