求问:余弦相似度和皮尔逊相关系数的区别
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参考技术A 针对传统协同过滤数据稀疏会影响质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣算法.实验表明:该方法的相似度计算更高效,不仅提高准确率,而且使用户有更好的体验.以上是关于求问:余弦相似度和皮尔逊相关系数的区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
皮尔逊相关系数与余弦相似度(Pearson Correlation Coefficient & Cosine Similarity)