python 学习笔记（相似性计算方法）

本文主要是介绍python 学习笔记（相似性计算方法），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

实在不能理解为啥搜狗输入法每次我打biji的时候总是给我跳出荸荠(qi) (づ￣ 3￣)づ，还有biaoshi，总是出标识(zhi)..╭(╯^╰)╮哼

• 基于距离的相似度计算
  prefs[person][item]
  数据集格式如下：
  
  example:
  aaaa={‘WANG’:{‘Lady in the Water’:3,’HAHA story’:2},…}
  from math import sqrt
  传入参数：
  prefs person1 person2

我们要计算两个人的品味相似程度，首先要找到有没有相同的item，如果没有，那么则返回0

si={}
for item in prefs[person1]:if item in prefs[person2]:si[item]=1
if len(si)==0:return 0

如果有相同的item，我们得到相应的score，可以计算其欧式距离：

totalsum=sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[person2][item],2) for item in prefs[person1] if item in prefs[person]])

因为要返回一个0-1值的函数，0代表很差，1代表口味完全相同，而上述的欧式距离是距离越小口味越相近，距离为0时口味相同

return 1/(1+sqrt(totalsum))

• pearson相关系数
  仅仅计算距离是不够的，假设person1对item评价为1.2，2.3，3.6，person2对item评价为：2.2,3.3,4.6，实际上这两个人的口味相同，但是person2评价稍高，用上述方法计算则会出现很大的误差，这时候我们引入一个相关系数的概念来修正“夸大分值”的情况。
  （PS：为啥我打xishu总是出现洗漱，╭(╯^╰)╮）
  pearson相关系数是判断两组数据与某一直线拟合程度的一种度量，它在数据不是很规范的时候，会倾向于给出更好的结果
  
  采用第四种计算方法：

def pearson_distance(prefs,p1,p2):si={}for item in prefs[p1]:if item in prefs[p2]:si[item]=1n=len(si)if n==0:return 0sum1=sum([prefs[p1][it] for it in si])sum2=sum([prefs[p2][it] for it in si])sum1sq=

这篇关于python 学习笔记（相似性计算方法）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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