코사인 거리
두 표준화된 프로파일 벡터 간의 방향 차이를 측정하는 지표로, 고차원 앵커 공간에서 유클리드 거리가 균일화되는 문제를 회피하고 대비를 복원한다. 표준화된 벡터 V_Xi, V_Tj에 대해 1 - cosine_similarity로 계산되어 모델 간 의미적 정렬의 판별력을 유지한다. 특히 앵커 차원이 K>20인 경우 Euclidean 대신 선택해야 한다고 본문에서 언급되었다.
