在计算用户相似度的过程中,欧几里得距离是比较直观,常见的一种相似度算法。 根据两用户之间共同评价的Item为维度,建立一个多维的空间,那么通过用户对单一维度上的评价Score组成的坐标系X(s1,s2,s3……,si)...
在计算用户相似度的过程中,欧几里得距离是比较直观,常见的一种相似度算法。
根据两用户之间共同评价的Item为维度,建立一个多维的空间,那么通过用户对单一维度上的评价Score组成的坐标系X(s1,s2,s3……,si)即可定位该用户在这个多维度空间中的位置,那么任意两个位置之间的距离Distance(X,Y)(即:欧式距离)就能在一定程度上反应了两用户兴趣的相似程度。
上图即二维空间中6位用户对Snakes 和Dupree 这两Item评价的直观体现
就其意义而言,欧氏距离越小,两个用户相似度就越大,欧氏距离越大,两个用户相似度就越小。
在日常使用中,一般习惯于将相似度与1类比,相似度在数值上反映为0