Косинусное сходство считается более эффективным инструментом анализа текстовой информации, чем евклидово расстояние, по следующим причинам:

• Более чувствительно отражает различия между векторами. 2 Косинусное сходство учитывает угол между векторами в многомерном пространстве и показывает, насколько они близки по направлению, независимо от их величины. 34 В то время как евклидово расстояние измеряет прямое расстояние между двумя точками в пространстве и сглаживает различия. 4
• Эффективен для разреженных векторов. 1 Косинусное сходство учитывает только ненулевые измерения, что важно для таких данных, так как многие из их компонентов равны нулю в векторах. 13

Таким образом, косинусное сходство подходит для задач, где важна тонкость различий между понятиями, а евклидово расстояние больше подходит для общего поиска близких значений. 2