推荐系统中相似度计算2

传统的推荐算法（如协同过滤、基于物品的推荐等）采用的相似度计算公式主要有：余弦夹角、欧氏距离、杰卡德系数和皮尔森相关系数等，那么这些方法具体有哪些差异，在推荐算法中该如何选择，下面将着重基于这两个方面进行分析说明。  1）余弦夹角 和 欧氏距离  在向量空间中，任意两点（设为A、B）间的关系可通过余弦夹角和欧式距离来衡量，其中余弦夹角衡量的是A和B在空间方向上的差异，欧式距离是A和B在空间位置上的

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