谷本系数的相似性度量 —— Tanimoto Coefficient-based Similarity_关联 交集 除以 并集-程序员宅基地

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Tanimoto Coefficient和前面的5中相关度计算方式有很大的不同,它不关心用户对物品的具体评分值是多少,它在关心用户与物品之间是否存在关联关系。还记得上一篇文章《Mahout学习笔记——数据承载》里面提到的布尔喜好值(Boolean Preference)吧!Tanimoto Coefficient依赖于用户和物品之间的这种Boolean关系作为输入。

更准确的说法为:Tanimoto Coefficient主要用于计算符号度量或布尔值度量的个体间的相似度,因为个体的特征属性都是由符号度量或者布尔值标识,因此无法衡量差异具体值的大小,只能获得“是否相同”这个结果,所以Tanimoto Coefficient只关心个体间共同具有的特征是否一致这个问题。Tanimoto Coefficient又被叫做Jaccard Coefficient,其值等于两个用户共同关联(不管喜欢还是不喜欢)的物品数量除于两个用户分别关联的所有物品数量。

也就是关联的交集除于关联的并集,用公式表示为:

其值介于[0, 1]之间,如果两个用户关联的物品完全相同,交集等于并集,值为1;如果没有任何关联,交集为空,值为0。

注:本块中提及的关联指用户对物品有评分值

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