黑马推荐系统项目实战【二】相似度计算

相似度计算

余弦相似度、皮尔逊相关系数
— 皮尔逊会对向量的每个分量做中心化
— 余弦相似度只考虑向量的夹角不考虑长度
— 适合评分是连续的数值
杰卡德相似度
— 交集/并集
— 适合评分是 0， 1 布尔值的

所以计算用户相似度是是： user_similar = 1 - pairwise_distances(df.values, metric=‘jaccard’)

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