推薦算法-歐幾里得距離
一、歐幾里得距離 用來記錄兩個向量之間的距離。 歐氏距離越小，兩個用戶相似度就越大， 歐氏距離越大，兩個用戶相似度就越小。 二維空間的公式： 其中， 為點 與點 之間的歐氏距離； 為點 到原點的歐氏距離 ...
原文：推薦算法——距離算法
遷移到：http: www.bdata cap.com newsinfo .html 本文內容 用戶評分表 曼哈頓 Manhattan 距離 歐式 Euclidean 距離 余弦相似度 cos simliarity 推薦算法以及數據挖掘算法，計算 距離 是必須的 最近想搭一個推薦系統，看了一些資料和書 寫給程序員的數據挖掘指南 ，此書不錯，推薦大家看看，講解得很透徹，有理論有代碼，還有相關網站。 ...
2016-04-21 15:14 2 2575 推薦指數：
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參考：http://blog.csdn.net/mousever/article/details/45967643 概率分布之間的距離度量以及python實現 http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/05/03 ...