在推荐系统中，协同过滤算法是应用较多的，具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法，核心点就是基于 一个人 或 一件物品 ，根据这个人或物品所具有的属性，比如对于人就是性别 年龄 工作 收入 喜好等，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。 本篇文章不介绍相关数学概念，主要给出常用的相似度算法代码实现，并且同一算法有多种实现方式。 欧几里得距离 def eucli ...
2020-12-11 08:57 0 900 推荐指数：
之前《皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient, Pearson's r）》一文介绍了皮尔逊相关系数。那么，皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）和余弦相似度（Cosine Similarity）之间有什么关联 ...
http://cucmakeit.github.io/2014/11/13/%E4%BF%AE%E6%AD%A3%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A ...
向量余弦相似度 余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，夹角等于0，即两个向量相等，这就叫"余弦相似性"。 上图两个向量a,b的夹角很小可以说a向量和b向量有很高 ...
。 先说结论: 皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进, 皮尔逊相 ...
推荐系统之余弦相似度的Spark实现 （1）原理分析 余弦相似度度量是相似度度量中最常用的度量关系，从程序分析中， 第一步是数据的输入， 其次是使用相似性度量公式 最后是对不同用户的递归计算。 本例子是基于欧几里得举例的相似度计算。 （2）源代码 ...
摘要： 1.常见的距离算法 1.1欧几里得距离（Euclidean Distance）以及欧式距离的标准化（Standardized Euclidean distance） 1.2马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance） 1.3曼哈顿距离 ...
https://blog.csdn.net/yuhk231/article/details/80810427 皮尔逊相关系数实现相似K线及其性能优化 概念介绍 相似K线是验证“历史总会重演”的一个经典产品，目前许多炒股软件都开始陆陆续续提供相似K线功能。如下图是某产品的相似K线效果图：投资者 ...
