1：公式
2：实例
2-1：实例文章标题
2-2：每个关键词出现的次数(人为分辨)
2-3:S = T*S*D（也就是上面这个图的分解，公式分辨）
2-4:得出的二维图:（这里做下解释。如果两个文章的夹角越小，那么这两个文章越相似）
2-5:计算相似度：向量模型 （将原始数据降为二维空间的数值，再进行公式的计算）
总结：简单的大概步骤为： 将数据二值化，接着通过对应的计算相似度公式(比如最常用的余弦定理)去计算值，得到的最大的那一组就是最为相似的一组
1：公式
2：实例
2-1：实例文章标题
2-2：每个关键词出现的次数(人为分辨)
2-3:S = T*S*D（也就是上面这个图的分解，公式分辨）
2-4:得出的二维图:（这里做下解释。如果两个文章的夹角越小，那么这两个文章越相似）
2-5:计算相似度：向量模型 （将原始数据降为二维空间的数值，再进行公式的计算）