基于TF-IDF算法、余弦相似度算法实现相似文本推荐——文本相似度算法，主要应用于文本聚类、相似文本推荐等场景。

设计说明

使用jieba切词，设置自定义字典

使用TF-IDF算法，找出文章的关键词；

每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频（待优化:为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频,）；

生成两篇文章各自的词频向量；

计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

实现说明

1）初始化

需要对原始文档做些简单的处理，在预处理结果文件中每一行记录一个文档，文档ID与文档内容通过一定分隔符分割（比如以:::间隔），写入txt文档，当然并非一定如此处理，此处可以根据实际使用，调整代码实现。

我选取了五则新闻，其中1,2,3为房地产板块新闻，4,5为NBA板块新闻。

原始文本预处理

其余初始化内容详见代码注释。

class DocumentSimilarity:

def __init__(self):

#停词字典路径

self.stopword = 'Cstopword.dic'

#原始文档路径，每一行一个文档，文档ID与文档内容以:::间隔

self.DocumentFilePath = 'Document.txt'

#切词结果存放路径

self.CutWordFilePath = 'CutWordNews.txt'

#每个文档选取关键词个数

self.KeyWordsNum = 10

#推荐相似文档个数

self.DocumentSimilarityNum = 6

#切词结果，格式为{文档ID:切词结果，……}

self.CutWordDict = {}

#文档关键词字典，格式为{文档ID:{关键词：TF-IDF值,……},……}

self.DocumentKeywords = {}

#文档词频字典，格式为{文档ID:{切词：词频,……},……}

self.WordsFrequenc