我们再计算用户标签与物品标签之间的相似度

我们再计算用户标签与物品标签之间的相似度，找到与用户标签最为相似的物品。此时我们会使用余弦公式进行计算。余弦公式计算的结果会是余弦夹角，夹角越小则相似度越高，通过计算我们就能用余弦夹角来反应相似度关系。

4. 余弦相似公式的运用

向量的余弦相似度公式和我们在三角函数中学的余弦定理有所不同，但我们在数学中计算向量夹角的时候就学习过。当有两个向量a和b时，此时我们计算这两个向量的夹角会使用到“向量的余弦值等于向量的乘积/向量绝对值的乘积”

若把向量拓展到多维度A=（A1，A2，A3，…An），B=（B1，B2，B3，…Bn），此时获得如下余弦相似度公式

把公式运用到我们上述情况中，则用户的标签则是向量A，物品的标签则是向量B。我们可以通过计算余弦值，确定相似度。余弦相似度公式还常常运用于计算文本相似度。将两个文本根据他们词，建立两个向量，计算这两个向量的余弦值，就可以知道两个文本在统计学方法中他们的相似度情况。实践证明，这是一个非常有效的方法。那么下面我们举个例子具体尝试下。假设用户要买房，那么我们可以推荐什么房子给他。