向量方向余弦怎么求公式

【开篇导读】许多淘系运营开始接触向量召回，但对向量的理解仍然有些困难。今天，我会尽量通俗地讲解向量，并探讨其在搜索中的应用，以及运营如何从实战角度更好地利用向量。

什么是向量？

向量，简单来说，就是既有方向又有大小的量。在电商语境下，方向可以理解为消费者的购物需求或成交方向，大小则体现在这个需求方向上的点击量及行为数据。

向量召回是如何工作的？

给大家举几个例子来说明。比如，你有许多文档，如何在这些文档中找到最相似的两篇呢？这就可以通过向量召回来解决。在数学上，可以使用余弦来计算两个向量的距离，也就是余弦相似度。如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就高度相似。

具体到电商场景，如果将商品信息转化为向量，那么相似的商品向量就会有较小的夹角，意味着它们在消费者购物需求上的匹配度更高。

余弦定理与向量召回的关系

余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和边的关系。在向量召回中，我们可以将文本看作是由词频构成的向量，然后通过计算这些向量的余弦值来衡量文本的相似度。具体来说，如果两句话的词频向量余弦值接近1，那么这两句话的内容就高度相似。

向量的实际应用

除了文本相似度计算，向量召回在电商推荐系统中也有广泛应用。比如，图搜的底层逻辑就是向量召回。根据图片的颜色、形状等特征提取向量，然后找到相似的图片进行打标，再通过这些标签去搜索相关商品。这就是一种基于向量召回的精准打标方式。

向量的挑战与解决方案

向量召回并非简单的事。比如分词就会词与词之间的顺序关系，影响语义的精准度。解决语义相识度和精准度问题的核心在于大数据。淘宝之所以值钱，不在于它有多少商家，而在于它沉淀下来的消费者和商家的历史数据。这些数据可以还原消费者的真实需求过程并深挖“场景”需求。

向量的实战应用

在实际操作中，解决向量问题首先要解决入池问题。入池的方式有被动入池和主动入池两种。主动入池就是通过布局关键词和人群基础结构问题，通过产生的行为数据给商品“入池”。解决了入池问题后，就是布局向量的问题了。这涉及到关键词布局背后的购物意图精准度和聚焦问题、词系布局引导向量、直通车测试自定义人群等问题。

总结与建议

向量召回是电商推荐系统中的重要技术，它通过计算向量之间的相似度来解决语义精准度问题。在实际应用中，我们需要注意入池问题、语义优化、精准入池等关键步骤。还需要尊重系统、顺势而为，解决向量问题的根本在于解决数据问题。只有通过真实的行为数据产生的数值形成的向量才是最有效的。在实战中要注意解决语义精准度的问题，提高向量的价值。更多细节和案例可以查阅朋友圈或参加线下课程深入学习。