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推荐系统库：LensKit二次开发_（5）.相似度计算与矩阵分解.docx

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    相似度计算与矩阵分解

    在推荐系统中，相似度计算和矩阵分解是两种非常重要的技术，它们分别用于用户-用户和物品-物品的协同过滤，以及隐语义模型的构建。本节将详细介绍这两种技术的原理和实现方法，并结合LensKit库提供具体的代码示例和数据样例。

    相似度计算

    相似度计算是推荐系统中用于衡量用户或物品之间相似程度的方法。常见的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数、杰卡德相似度等。在LensKit中，相似度计算主要用于协同过滤算法中的用户-用户和物品-物品相似度计算。

    余弦相似度

    余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似度。在推荐系统中

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