مقدمه مفهومی درباره واژه در علوم کامپیوتر و تحلیل داده، مفهوم «همانند» به رابطه بین موجودیت هایی اشاره دارد که از نظر برخی ویژگی های کلیدی یا الگوهای ساختاری شباهت قابل اندازه گیری دارند. این مفهوم پایه بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین و سیستم های توصیه گر است. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در یادگیری ماشین برای یافتن نمونه های مشابه در خوشه بندی، در موتورهای جستجو برای یافتن اسناد مشابه، در سیستم های تشخیص تصویر برای شناسایی اشیاء مشابه، در تحلیل شبکه برای یافتن گره های با ویژگی های مشابه و در داده کاوی برای کشف الگوهای تکراری استفاده می شود. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT الگوریتم k-Nearest Neighbors برای طبقه بندی بر اساس نمونه های مشابه، سیستم های توصیه گر مانند آمازون که محصولات مشابه پیشنهاد می دهند، موتورهای جستجوی تصویر مانند Google Lens که تصاویر مشابه را پیدا می کنند، ابزارهای تشخیص سرقت ادبی که متون مشابه را شناسایی می کنند و سیستم های شناسایی چهره که افراد مشابه را تشخیص می دهند. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری سیستم های توصیه گر، محاسبه شباهت هسته اصلی سیستم است. در پایگاه داده های نوSQL، جستجوی اسناد مشابه یک قابلیت کلیدی است. در سیستم های تشخیص ناهنجاری، شناسایی رفتارهای غیرمشابه مهم است. در پردازش زبان طبیعی، یافتن معانی مشابه بین کلمات کاربرد دارد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم شباهت در ریاضیات با فاصله اقلیدسی در قرن 19 مطرح شد. در دهه 1960 در الگوریتم های خوشه بندی اولیه استفاده شد. دهه 1990 شاهد توسعه معیارهای پیچیده تر شباهت مانند cosine similarity بود. امروزه در یادگیری عمیق، توابع شباهت پیچیده تری توسعه یافته اند. تفکیک آن از واژگان مشابه «همانند» با «یکسان» متفاوت است که به معنی تطابق کامل است. با «مرتبط» نیز فرق دارد که لزوماً به معنی شباهت نیست. با «همریخت» که به ساختار اشاره دارد متفاوت است. با «کپی» که عیناً شبیه است نیز تفاوت دارد. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در پایتون با کتابخانه scipy.spatial.distance، در R با تابع dist()، در SQL با عملگر SIMILAR TO، در JavaScript با کتابخانه similarity، در Java با Apache Commons Math. در یادگیری ماشین با توابع cosine_similarity در TensorFlow یا PyTorch. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن سوءبرداشت رایج در تفاوت بین شباهت ظاهری و معنایی. چالش در انتخاب معیار مناسب برای محاسبه شباهت. مشکل در محاسبه کارآمد شباهت برای داده های حجیم. اشتباه در تفسیر نتایج شباهت بدون در نظر گرفتن زمینه. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی مفهوم شباهت یکی از پایه ای ترین مفاهیم در تحلیل داده و یادگیری ماشین است. در مستندات فنی باید معیار و روش محاسبه شباهت مشخص شود. در آموزش علوم داده، درک تفاوت معیارهای مختلف شباهت ضروری است.
