コサイン類似度 の意味・用法を知る

この協調フィルタリングは、履歴が類似している（ コサイン類似度 が高い）ユーザから影響を受けるとする手法である。

• 公開日：2011/11/04
• 出典：影響力解析装置、影響力解析方法、およびプログラム
• 出願人：東日本電信電話株式会社

ｉ番目の第１ベクトルｉおよびｊ番目の第２ベクトルｊの コサイン類似度 ｉ，ｊを算出し、（１）コサイン類似度ｉ，ｊが所定の許容閾値αよりも大きい場合は、セルｉ−１，ｊ−１のスコアに該コサイン類似度ｉ，ｊを加算したものをセルｉ，ｊのスコアとする一方、（２）コサイン類似度ｉ，ｊが許容閾値αよりも小さい場合は、セルｉ−１，ｊのスコアにコサイン類似度ｉ−１，ｊを加算したもの、またはセルｉ，ｊ−１のスコアにコサイン類似度ｉ，ｊ−１を加算したものから、所定のペナルティ値を減算したものをセルｉ，ｊのスコアとするスコアテーブル作成工程を含む。

• 公開日：2015/08/03
• 出典：時系列データの類似部分抽出方法
• 出願人：学校法人同志社

例えば、話題類似度算出部２は、各話題と交信内容との両方から抽出されたキーワードの数または コサイン類似度 等を用いて類似度を算出する。

• 公開日：2015/02/23
• 出典：コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびプログラム
• 出願人：日本電気株式会社

合致度算出へは、精度だけでなく、例えば案件の概要文書の分散表現と経路上項目の記述内容の分散表現との コサイン類似度 等の算出方式を用いても良い。

• 公開日：2020/03/26
• 出典：着目経路作成装置、着目経路作成方法、及び着目経路作成プログラム
• 出願人：ルネサスエレクトロニクス株式会社

ここで、 コサイン類似度 は、次式（１）に示すように、ベクトルの内積を用いて算出され、２つのベクトルの相関係数に相当する。

• 公開日：2020/03/26
• 出典：選定装置および選定方法
• 出願人：東日本電信電話株式会社

例えば、選択部１１６は、基準ワードベクトルと、他のワードベクトルとの類似度（例えば コサイン類似度 ）を導出し、その導出した類似度を距離に換算することで、基準ワードベクトルに近い上位所定数Ｎのワードベクトルを選択する。

• 公開日：2020/03/26
• 出典：情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
• 出願人：-

なお、情報処理装置１００は、 コサイン類似度 に限らず、ベクトル間の距離尺度として適用可能な指標であれば、どのような指標に基づいて分散表現（ベクトル）の間の類似度を算出してもよい。

• 公開日：2020/03/26
• 出典：情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
• 出願人：-

確信度として、例えば、認識対象の文字パターンをベクトルに変換し、文字認識結果の文字コードに対応する標準パターンをベクトルに変換し、両者のベクトル間の距離（例えば、ユークリッド距離等）や類似度（例えば、 コサイン類似度 等）等で表した指標を用いてもよい。

• 公開日：2020/03/26
• 出典：情報処理装置及びプログラム
• 出願人：富士ゼロックス株式会社

座標変換部は、単語ベクトル保持部から単語ベクトルを抽出し、抽出した単語ベクトルを、 コサイン類似度 をユークリッド距離で近似できる所定の空間への変換ベクトルに変換する。

• 公開日：2020/03/26
• 出典：オントロジー処理装置およびオントロジー処理プログラム
• 出願人：沖電気工業株式会社

Ｗ２Ｖ実行部１０６は、「音」と「ボリューム」、「ミュージック」と「音楽」のように意味の近い単語同士で単語ベクトル間の距離（ コサイン類似度 ）が近くなるように、単語ベクトルを生成する。

• 公開日：2020/03/19
• 出典：情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
• 出願人：-