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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。 02data. ...

php 算法推荐系统户相似度

leiyonglin 评论(0) 有3439人浏览 2011-11-08 17:39

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