对于这个题目，开始毫无头绪，后来经过查阅资料现在讲方法总结如下：
1、利用余弦定理
我们知道向量 a,b之间的夹角可用余弦定理求得：
如果夹角的余弦值越小，那么夹角也越大。如果2个向量相等，那么其值为1。利用此我们可以用来比较文章的相似性。
首先使用一个向量来描述一篇文章，对于一篇文章中的实词，我们可以计算出它们的单文本词汇频率/逆文本频率值（TF/IDF)。不难想象，和新闻主题有关的那些实词频率高，TF/IDF 值很大。我们按照这些实词在词汇表的位置对它们的 TF/IDF 值排序。比如，词汇表有六万四千个词，分别为
单词编号 汉字词
------------------
1 阿
2 啊
3 阿斗
4 阿姨
...
789 服装
....
64000 做作
在一篇新闻中，这 64,000 个词的 TF/IDF 值分别为
单词编号 TF/IDF 值
==============
1 0
2 0.0034
3 0
4 0.00052
5 0
...
789 0.034
...
64000 0.075
如果单词表中的某个文章中没有出现，对应的值为零，那么这 64,000 个数，组成一个64,000维的向量。我们就用这个向量来代表这篇新闻，并成为文章的特征向量。如果两篇文章的特征向量相近，则对应的新闻内容相似，它们应当归在一类，反之亦然。
2、利用simhash算法
simhash算法的输入是一个向量，输出是一个f位的签名值。为了陈述方便，假设输入的是一个文档的特征集合，每个特征有一定的权重。比如特征可以是文档中的词，其权重可以是这个词出现的次数。simhash算法如下：
1，将一个f维的向量V初始化为0；f位的二进制数S初始化为0；
2，对每一个特征：用传统的hash算法对该特征产生一个f位的签名b。对i=1到f：
如果b的第i位为1，则V的第i个元素加上该特征的权重；
否则，V的第i个元素减去该特征的权重。
3，如果V的第i个元素大于0，则S的第i位为1，否则为0；
4，输出S作为签名。
通过计算两篇文章的签名的海明距离得出相似度。
如图：
以上的所有算法我们都只关注文章的全局信息，忽略了文章的局部信息。
海明距离：
对于向量u,v,海明距离为2个向量相异的位数
其中u_i,v_i表示第i维值。
当然还有一些其他的好方法。本文部分内容来自德问，谢谢相关作者的回答。
![[将小白进行到底] 如何比较两篇文章的相似度](https://images0.cnblogs.com/blog/79263/201304/02151548-f7e8409392c846498b9d9e548e92926f.png)
