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코사인 유사도

두 벡터 사이의 각도로 유사도를 측정합니다. 검색 엔진이 임베딩을 비교하는 방식입니다.

배우게 될 내용

  • 각도로 유사도 측정하기
  • 내적과 벡터 노름 계산하기
  • 의미 검색이 텍스트를 비교하는 방식 이해하기

문제

원문 보기 (영어)

코사인 유사도는 두 벡터의 방향을 비교하고 길이는 무시합니다. 시맨틱 검색에서는 비슷한 임베딩을 가진 텍스트를 찾을 때 사용합니다.

cos(a, b) = (a · b) / (|a| × |b|), 여기서 |a| = √(a₁² + a₂² + … + aₙ²)

결과는 방향이 같으면 1, 수직이면 0, 반대 방향이면 -1입니다. 어느 한 벡터라도 모두 0이면 0을 반환하세요.

cosine_similarity(a, b)를 구현하세요.

입력

a, b: 길이가 같은 두 숫자 리스트.

출력

코사인 유사도를 실수로 반환하세요.

제약 조건

1 ≤ 길이 ≤ 1,000

-1,000 ≤ 각 값 ≤ 1,000

예시

예시 1
입력:
a = [1.0, 0.0]
b = [0.0, 1.0]

예상 출력:
expected = 0.0
입력:
std::vector<double> a = {1.0, 0.0};
std::vector<double> b = {0.0, 1.0};

예상 출력:
double expected = 0.0;
입력:
double[] a = new double[] {1.0, 0.0};
double[] b = new double[] {0.0, 1.0};

예상 출력:
double expected = 0.0;

설명

내적이 0이므로 두 벡터는 수직이고 유사도는 0입니다.

예시 2
입력:
a = [1.0, 2.0, 3.0]
b = [2.0, 4.0, 6.0]

예상 출력:
expected = 1.0
입력:
std::vector<double> a = {1.0, 2.0, 3.0};
std::vector<double> b = {2.0, 4.0, 6.0};

예상 출력:
double expected = 1.0;
입력:
double[] a = new double[] {1.0, 2.0, 3.0};
double[] b = new double[] {2.0, 4.0, 6.0};

예상 출력:
double expected = 1.0;

설명

b는 a의 2배입니다: 방향이 같으므로 길이가 달라도 유사도는 1입니다.

참고 자료

이 문제는 CodeUtility에 맞게 수정되었습니다. 위의 설명과 제한 조건을 따르세요.

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