- 动手学推荐系统:基于PyTorch的算法实现(微课视频版)
- 於方仁编著
- 139字
- 2023-08-31 19:28:02
2.2.4 Pearson相似度
皮尔逊(Pearson)相似度又称皮尔逊相关系数,用于衡量两个变量之间的相关程度。取值范围为[-1,1]。1代表完全相关,0代表毫无关系,-1代表完全负相关。基准公式为
![](https://epubservercos.yuewen.com/50C521/26581360101299306/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P20_10588.jpg?sign=1739596503-ZKMH44SZF7m6U1FOaPanyQk3Pk7dmHRy-0-17c2d9d79b7f731e6fb68e3b887bc7cd)
其中,cov(X,Y)代表协方差矩阵,公式如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/50C521/26581360101299306/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P20_10590.jpg?sign=1739596503-FAL8Se7jRba3ewhLk9w0SMri5uqupF9i-0-b56d588cfb7ede2a717bccd1a6f961b1)
σX代表X的标准差:
![](https://epubservercos.yuewen.com/50C521/26581360101299306/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P21_10591.jpg?sign=1739596503-jLPX1VogBsgz5ymEuSs4MmLRoQLJ2wcy-0-9a9d0a48ced44ce888f91337a3af8dde)
是X的期望也是平均值,所以皮尔逊相似度可展开为
![](https://epubservercos.yuewen.com/50C521/26581360101299306/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P21_10592.jpg?sign=1739596503-onUnPejKQjTYYuTwZIwiGS6dXoJmQ2KI-0-d1ee8ed6bf015e91b971095856d97ce6)
代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/50C521/26581360101299306/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P21_10593.jpg?sign=1739596503-rnom78vPktwwsmboJy6iIVXeBmrmEXso-0-c46183d4cb8ef5c1db6307877adde643)
皮尔逊(Pearson)相似度又称皮尔逊相关系数,用于衡量两个变量之间的相关程度。取值范围为[-1,1]。1代表完全相关,0代表毫无关系,-1代表完全负相关。基准公式为
其中,cov(X,Y)代表协方差矩阵,公式如下:
σX代表X的标准差:
是X的期望也是平均值,所以皮尔逊相似度可展开为
代码如下: