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施用欧几里德距离构建简单的推荐系统计算用户相似度

2012-10-17 
使用欧几里德距离构建简单的推荐系统计算用户相似度在计算用户相似度的过程中,首先对于两个用户共同打分过

使用欧几里德距离构建简单的推荐系统计算用户相似度

在计算用户相似度的过程中,首先对于两个用户共同打分过的所有条目,计算他们对于每个条目的评分差值,对差值求平方、求和,再对结果求平方根,这样得到的值称为欧氏距离,但这并不足以作为显示度计算的度量值。相似度与距离的概念在某种程度上说是互反的,就其意义而言,欧氏距离越小,两个用户相似度就越大。相似度与距离这种反序关系很容易就可以调整过来,比如只要第一显示度为欧氏距离加1,再取倒数。

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