起因：
最近在寫大論文，會涉及到一些相似度的原理，在這裏做個筆記。
餘弦相似度
上公式：
上原理：
上示例：
優缺點：
從公式的計算方式與實際情況相結合進行分析總結。（我就不寫了，論文查重，你懂的！）
上代碼：
import numpy as np
def cos(a,b):
a = np.array(a)
b = np.array(b)
mul = sum(a * b)
m = np.sqrt(sum(a**2)) * np.sqrt(sum(b**2))
result = mul / m
return result
Kendall相似係數
上公式：
上示例：
上代碼：
def Kendall(x, y=None):
print("用戶一評論項目：",x)
print("用戶二評論項目：", y)
cnt = len(x)
print("x(即item共有)長度：",cnt)
coeff = 0.0
co_num = 0 # 記錄比較的次數
if y == None:
y = range(1, cnt + 1)
for i in range(cnt):
if x[i] ==0 or y[i] == 0:
continue
for j in range(cnt):
j += i
if(i==j):
continue
if(j>=cnt): # 此1]-x[2]再計算x[2]-x[1]
break
if x[j] == 0 or y[j] == 0:
continue
co_num += 1
mark = (x[i] - x[j]) * (y[i] - y[j])
if mark >= 0:
coeff += 1.0
elif mark < 0:
coeff -= 1.0
print("一致性元素減去非一致性元素的對數：",coeff) # 一致同減的幅度不同)
print("比較次數",co_num)
kendall_sim = coeff / co_num #一致性元素減去非一致性元素除以比較的次數
return kendall_sim
Jaccard
上公式：
上示例：
上代碼：
def jaccard(p,q):
i = 0 #兩個用戶共有的項目數
i_p = 0 # 用戶p評價的項目數
i_q = 0 # 用戶q評價的項目數
for j in range(len(p)): # len(p)爲總的項目數
if p[j] != 0 and q[j] != 0: # 計算p與q共有項目的個數i
i = i+1
else:
continue
for j in range(len(p)):
if p[j] != 0:
i_p = i_p + 1
else:
continue
for j in range(len(p)):
if q[j] != 0:
i_q += 1
else:
continue
print("用戶一評論的項目數：%d"%(i_p))
print("用戶二評論的項目數：%d"%(i_q))
print("用戶一與用戶二共同評論的項目數：%d"%(i))
return i / (i_p + i_q - i)
