研究表明，余弦相似度在高维对象的相似性测量中可能导致无意义的结果，尤其在深度学习模型中。因此，建议谨慎使用余弦相似度，并提出欧几里得距离和点积等替代方案，以提高相似度计算的可靠性。
本文探讨了余弦相似度在高维对象语义相似度量化中的表现，指出其可能导致无意义的相似度，建议谨慎使用并提出替代方法。同时比较了不同相似度计算方法的优缺点，强调基于排名的度量方法在聚类质量上的优势。
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