在分類聚類算法,推薦系統中,常要用到兩個輸入變量(通常是特征向量的形式)距離的計算,即相似性度量.不同相似性度量對於算法的結果,有些時候,差異很大.因此,有必要根據輸入數據的特征,選擇一種合適的相似性度量方法. 令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T為兩個輸入向量 ...

　　在做分類時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常采用的方法就是計算樣本間的“距離”(Distance)。采用什么樣的方法計算距離是很講究，甚至關系到分類的正確與否。 　　本文的目的就是對常用的相似性度量作一個總結。 本文目錄： 1. ...

計算推薦對象的內容特征和用戶模型中興趣特征二者之間的相似性是推薦算法中一個關鍵部分 ,相似性的度量可以通過計算距離來實現 在做很多研究問題時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常采用的方法就是計算樣本間的“距離 ...

在現實中廣泛使用的推薦系統一般都是基於協同過濾算法的，這類算法通常都需要計算用戶與用戶或者項目與項目之間的相似度，對於數據量以及數據類型不同的數據源，需要不同的相似度計算方法來提高推薦性能，在mahout提供了大量用於計算相似度的組件，這些組件分別實現了不同的相似度計算方法。下圖用於實現 ...

距離計算方法總結 　　在做分類時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement)，這時通常采用的方法就是計算樣本間的“距離”(Distance)。采用什么樣的方法計算距離是很講究，甚至關系到分類的正確與否。 　　本文的目的就是對常用 ...

如何計算點到線段的最近距離 算法原理圖 在二維/三維圖形學系統當中，線段的拾取是一個經常使用的功能如何根據鼠標點來判斷線段是否被選擇了，最主要的方法之一是通過點到線段的最小距離來判定的無論二維 ...

隨着移動終端的普及，很多應用都基於LBS功能，附近的某某（餐館、銀行、妹紙等等）。基礎數據中，一般保存了目標位置的經緯度；利用用戶提供的經緯度，進行對比，從而獲得是否在附近。這里需要在設置出一個字段，是關於編碼的字段，一會看下文哈…… 地理位置距離實現目標：查找附近多少公里內的人或者商家 ...

附近的人的位置用經緯度表示，然后通過兩點的經緯度計算距離。根據網上的推薦，最終采用geohash。 geohash的實現java版： View Code 原理看起來很容易懂的樣子，就是分區編碼。但仔細一想卻不是那么簡單。算法設計，編碼設計，為什么相似 ...