推薦中相似度計算問題（選擇與總結）
《Dataminingguide》書閱讀，第二章 推薦系統入門 1、 曼哈頓距離 最簡單的距離計算方式。在二維計算模型中，每個人都可以用（X，Y）的點來表示。例如（X1，Y1）來表示艾米，（X2，Y2）來表示另一位人，那麼他們之間的曼哈頓距離就是： |X1-X2|+|Y1-Y2| 也就是x之差的絕對值加上y之差的絕對值。 曼哈頓距離的優點之一就是計算速度快，對於Facebook這樣需要計算百萬用戶
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