基于皮尔森相关系数的协同过滤算法

一、PearsonCorrelation       两个变量之间的相关系数越高，从一个变量去预测另一个变量的精确度就越高，这是因为相关系数越高，就意味着这两个变量的共变部分越多，所以从其中一个变量的变化就可越多地获知另一个变量的变化。如果两个变量之间的相关系数为1或-1，那么你完全可由变量X去获知变量Y的值。       相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。     

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