Similarity Matrix

释义 Definition

similarity matrix（相似度矩阵）：一种用矩阵形式表示“对象两两之间相似程度”的数据结构。矩阵中的第 (i,j) 个元素通常表示第 (i) 个对象与第 (j) 个对象的相似度（常见于信息检索、机器学习、聚类、推荐系统、自然语言处理等）。很多情况下该矩阵是对称的，且对角线元素常为最大值（例如 1）。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌsɪməˈlærɪti ˈmeɪtrɪks/

例句 Examples

The system builds a similarity matrix for all users.
系统为所有用户构建一个相似度矩阵。

After embedding the documents, we computed a cosine-based similarity matrix and used it to cluster articles by topic.
在对文档做向量嵌入后，我们计算了基于余弦的相似度矩阵，并用它按主题对文章进行聚类。

词源 Etymology

similarity 来自拉丁语 similis（“相像的、类似的”），表示“相似性”。matrix 源于拉丁语 matrix（与 mater“母亲”同源），原义与“母体/孕育之物”相关，后来在数学中引申为“承载与组织数据/关系的表格结构”，因此 similarity matrix 字面可理解为“承载相似关系的矩阵”。

相关词 Related Words

• Cosine Similarity
• Distance Matrix
• Correlation Matrix
• Kernel Matrix
• Gram Matrix
• Adjacency Matrix
• Jaccard Index
• Euclidean Distance

文学/著作示例 Literary Works

• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——在核方法、聚类与相似度度量相关内容中常出现相似度/核矩阵的讨论。
• Introduction to Information Retrieval（Manning, Raghavan, Schütze）——在文档相似度、向量空间模型与检索相关章节常涉及相似度矩阵。
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——在无监督学习、核方法等部分会用到类似“相似关系矩阵/核矩阵”的概念。
• Mining of Massive Datasets（Leskovec, Rajaraman, Ullman）——在推荐、相似性搜索与大规模数据分析语境中常提及相似度计算与矩阵表示。