原理：首先我们先把两段文本分词，列出来所有单词，其次我们计算每个词语的词频，最后把词语转换为向量，这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.
我们简单表述如下
文本1：我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量（伪向量） [1,1,1,1]
文本2：我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量（伪向量） [1,0,1,2]
我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为180度，意味着方向正好相反。因此，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。
C#核心算法：
复制代码 代码如下:
public class TFIDFMeasure
{
private string[] _docs;
private string[][] _ngramDoc;
private int _numDocs=0;
private int _numTerms=0;
private ArrayList _terms;
private int[][] _termFreq;
private float[][] _termWeight;
private int[] _maxTermFreq;
private int[] _docFreq;
public class TermVector
{
public static float ComputeCosineSimilarity(float[] vector1, float[] vector2)
{
if (vector1.Length != vector2.Length)
throw new Exception("DIFER LENGTH");
float denom=(VectorLength(vector1) * VectorLength(vector2));
if (denom == 0F)
return 0F;
else
return (InnerProduct(vector1, vector2) / denom);
}
public static float InnerProduct(float[] vector1, float[] vector2)
{
if (vector1.Length != vector2.Length)
throw new Exception("DIFFER LENGTH ARE NOT ALLOWED");
float result=0F;
for (int i=0; i < vector1.Length; i++)
result += vector1[i] * vector2[i];
return result;
}
public static float VectorLength(float[] vector)
{
float sum=0.0F;
for (int i=0; i < vector.Length; i++)
sum=sum + (vector[i] * vector[i]);
return (float)Math.Sqrt(sum);
}
}
private IDictionary _wordsIndex=new Hashtable() ;
public TFIDFMeasure(string[] documents)
{
_docs=documents;
_numDocs=documents.Length ;
MyInit();
}
private void GeneratNgramText()
{
}
private ArrayList GenerateTerms(string[] docs)
{
ArrayList uniques=new ArrayList() ;
_ngramDoc=new string[_numDocs][] ;
for (int i=0; i < docs.Length ; i++)
{
Tokeniser tokenizer=new Tokeniser() ;
string[] words=tokenizer.Partition(docs[i]);
for (int j=0; j < words.Length ; j++)
if (!uniques.Contains(words[j]) )
uniques.Add(words[j]) ;
}
return uniques;
}