我一直觉得，在数据分析领域，只有文本分析是最“接地气儿”的，“接地气儿”不是指最简单，而是我们普通大众的使用它最多。
我们每天使用互联网，但不一定每个人都炒股，不一定都做行业研究，也不一定都搞科研，因此那些高大上的模型对大部分人来说都是飘忽在天上的，只有文本分析，他的产出结果是直接惠及到几乎全部人。
比如，你总得打字，会使用到输入法的模糊匹配；你总得网购，刷新页面的时候就会看到某宝给你推荐的产品；你总得看新闻，APP会根据你以往的输入给你推荐文章......
文本分析最基本的可以看正则表达式，我曾经写过SAS和Python的相关文章：
- 导语：SAS正则表达式，统计师入门文本分析的捷径
- 统计师的Python日记【第九天：正则表达式】
这个小系列，介绍的是计算文本之间的相似度。
1. 计算文本相似度有什么用？
- 反垃圾文本的捞取
“诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”...这样的小广告满天飞，作为网站或者APP的运营者，不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里，挑几个典型广告文本，与它满足一定相似度就进行屏蔽。
- 推荐系统
在微博和各大BBS上，每一篇文章/帖子的下面都有一个推荐阅读，那就是根据一定算法计算出来的相似文章。
- 冗余过滤
我们每天接触过量的信息，信息之间存在大量的重复，相似度可以帮我们删除这些重复内容，比如，大量相似新闻的过滤筛选。
这里有一个在线计算程序，你们可以感受一下
忘了说了，复制下面地址到浏览器：http://51tools.info/textsimilarity.aspx
2. 余弦相似度的思想
余弦相似度，就是用空间中两个向量的夹角，来判断这两个向量的相似程度：
- 当两个向量夹角越大，距离越远，最大距离就是两个向量夹角180°；
- 夹角越小，距离越近，最小距离就是两个向量夹角0°，完全重合。
借鉴这一思想，我们可以计算出两个文本的相似程度。但，我们真的要用夹角的大小去衡量吗？
文本1与文本2之间的夹角估计有37°； 文本A与文本C之间的夹角大概72.8°
相似度，个么侬就好好弄一个相似程度好伐？比如99%相似、10%相似，更关键的是，夹角这个东西——
我不会算！
谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算？哪本书有？
一个更好的方法是计算夹角的余弦，对，就是那个初二学的——cos(θ)！这个不仅有公式可以算，而且结果也很有意义，是一个0-1的取值。
所以，用余弦夹角来计算两个文本的距离的步骤就是：
- 首先，将两个文本数字化，变成两个向量；
- 其次，计算两个向量的夹角余弦cos(θ)
结束。
