在向量空间模型中，文本数据的特征表示通常使用词袋模型（Bag of Words）或者词袋模型的扩展，比如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）来表示。在词袋模型中，文本被表示为一个由词汇表中的单词构成的向量，其中每个单词对应一个维度，单词在文本中的出现次数或者频率作为该维度上的取值。
在处理文本数据的特征表示时，通常会进行文本预处理，包括分词、去停用词、词干提取等操作，以便得到更加准确和高效的特征表示。
相似度计算是向量空间模型中的一个重要任务，常用的相似度计算方法包括余弦相似度、Jaccard相似度等。其中，余弦相似度是用来衡量两个向量在方向上的相似程度，计算方法为两个向量的点积除以它们的模的乘积。Jaccard相似度则是用来衡量两个集合的相似程度，计算方法为两个集合的交集大小除以它们的并集大小。
为了提高相似度计算的准确性和效率，常常会结合使用不同的特征表示方法和相似度计算方法，并使用一些优化技术，比如降维、加权等。
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