概要2つのデータがどれくらい似ているかを知るには「距離」を調べます。ユークリッド距離はもっとも基本的な距離の一つです。一方でコサイン類似度というものもあり、レコメンドシステムや機械学習アルゴリズムにおいてデータ間の距離の指標に用いられることがあります。今日は、レコメンドシステムではなぜユークリッド距離でなくコサイン類似度を使用することが多いかを考えてみます。ユークリッド距離とはユークリッド距離は2点間の距離を算出する方法の一つで、2点が直線的にどれだけ離れているのかを示しています。ユークリッド距離は値が小さいほど類似度が高いことを意味します。図は2次元ですが何次元でもOKです。コサイン類似度とはコサイン類似度は2点間の角度を算出します。近いほど類似度が高いことを意味します。こちらも図は2次元ですが何次元でもOKです。