推薦系統中相似度計算2

傳統的推薦算法（如協同過濾、基於物品的推薦等）採用的相似度計算公式主要有：餘弦夾角、歐氏距離、傑卡德係數和皮爾森相關係數等，那麼這些方法具體有哪些差異，在推薦算法中該如何選擇，下面將着重基於這兩個方面進行分析說明。  1）餘弦夾角 和 歐氏距離  在向量空間中，任意兩點（設爲A、B）間的關係可通過餘弦夾角和歐式距離來衡量，其中餘弦夾角衡量的是A和B在空間方向上的差異，歐式距離是A和B在空間位置上的

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