余弦距离相似度计算方法是基于向量空间模型的。向量空间模型是指将每个文本表示为一个向量，向量中的每个维度代表一个词语，向量中的数值表示该词语在文本中出现的次数。
余弦距离相似度计算方法是通过计算两个向量之间的夹角来判断它们的相似度。如果两个向量的夹角越小，则它们越相似；如果两个向量的夹角越大，则它们越不相似。余弦距离相似度计算公式为： cosine(A,B) = (A·B) / (||A|| × ||B||)
其中，A和B是两个向量，A·B表示向量A和向量B的点积，||A||表示向量A的模长，||B||表示向量B的模长。
余弦距离相似度计算方法可以在文本分类、信息检索等领域中进行应用，例如在搜索引擎中，可以使用余弦距离相似度来计算用户输入关键词与网页内容的相似度，从而返回相关度更高的网页。
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