Python 寻找相近的用户

今天看了一篇文章写的挺好的，因此本身总结一下，发出来你们一块儿学习一下

欧几里德距离（百度来的哦）：欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧式距离）是一个一般采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的天然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。

计算类似度评价值的一个很是简单的方法就是欧几里德距离评估法，它以通过人们一致评价的物品做为坐标轴，而后将参与评价的人绘制在图上，并考察他们彼此的距离，以下图所示

该图显示了人员的分布状况，Toby在Snakes轴上和Dupree轴上坐标值为：4.5，1.0，在图中两人距离越近，他们兴趣偏好就约相近。

为了计算图上Toby和LaSalle之间的距离，咱们计算出每一轴向上得差值，穷平方后再相加，最后对总和取平方根。

在python中可使用pow（n,2）对某数求平方，并使用sqrt函数求平方根：

>>> from math import sqrt
>>> sqrt(pow(4.5-4,2)+pow(1-2,2))
1.118033988749895

上述代码能够计算出距离值，偏好越相近的人，距离就越短。不过，咱们还须要一个函数，来对偏好越相近的状况给出最大的值，为此，咱们能够将函数值加1（这样避免遇到被零整除的错误），并取其倒数：

>>> 1/(1+sqrt(pow(4.5-4,2)+pow(1-2,2)))
0.4721359549995794

这个数字的值老是在0和1 之间，返回1则表示两人具备相同的爱好，下面的代码是计算类似度的函数。

from math import sqrt

#先定义一个字典，里面是用户的评价
critics = { 
    'Lisa Rose': {'Lady in the Water':2.5, 'Snakes on a Plane':3.5, 'Just My Luck':3.0, 'Superman Returns':3.5,'You, Me and Dupree':2.5, 'The Night Listener':3.0},
    'Gene Seymour': {'Lady in the Water':3.0, 'Snakes on a Plane':3.5, 'Just My Luck':1.5, 'Superman Returns':5.0,'You, Me and Dupree':3.0, 'The Night Listener':3.5},
    'Michael phillips': {'Lady in the Water':2.5, 'Snakes on a Plane':3.0, 'Superman Returns':3.5,'The Night Listener':4.0},
    'Claudia Puig': {'Snakes on a Plane':3.5, 'Just My Luck':3.0, 'Superman Returns':4.0,'The Night Listener':4.5,'You, Me and Dupree':2.5},
    'Toby': {'Snakes on a Plane':4.5, 'Superman Returns':4.0,'You, Me and Dupree':1.0}
}

#本函数来计算用户类似度
def sim_distance(prefs,preson1,preson2):
    #获得shared_items的列表
    si = {}
    for item in prefs[preson1]:
        if item in prefs[preson2]:
            si[item]=1
    #无类似度返回0
    if len(si) == 0: return 0
    #求平方和
    sum_of_squares = sum([pow(prefs[preson1] [item]-prefs[person2] [item],2) 
                        for itme in prefs[preson1] if item in prefs[preson2]])
    print sum_of_squares
    return 1/(1+sqrt(sum_of_squares))