搜索关键词之间的相似度。
Cousins算法通过计算两个单词的交集和并集来确定它们之间的相似度。具体来说,Cousins算法计算两个单词的交集,即它们共有的单词,然后计算它们并集,即它们所有单词的集合。最后,算法将这些共有的单词和它们在文本中出现的频率相乘,从而计算出两个单词之间的相似度。
Cousins算法的优点在于简单易用,可以在短时间内计算出相似度。但它也有一些缺点,比如无法准确衡量两个单词之间的相似程度,只能提供大概的评估。
Cousins在机器学习和人工智能领域中广泛应用,比如在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中。