推荐中相似度计算问题（选择与总结）

《Dataminingguide》书阅读，第二章 推荐系统入门 1、 曼哈顿距离 最简单的距离计算方式。在二维计算模型中，每个人都可以用（X，Y）的点来表示。例如（X1，Y1）来表示艾米，（X2，Y2）来表示另一位人，那么他们之间的曼哈顿距离就是： |X1-X2|+|Y1-Y2| 也就是x之差的绝对值加上y之差的绝对值。 曼哈顿距离的优点之一就是计算速度快，对于Facebook这样需要计算百万用户

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