基于可拓学的商品筛选及相似度计算方法

几种相似度计算方法作对比句子相似度的计算在自然语言处理具有很重要的地位,如基于实例的机器翻译(Example BasedMa-chine Translation,EBMT)、自动问答技术、句子模糊匹配等.通过对术语之间的语义相似度计算,能够为术语语义识别[1]、术语聚类[2]、文本聚类[3]、本体自动匹配[4]等多项任务的开展提供重要支持。

在已有的术语相似度计算方法中,基于搜索引擎的术语相似度算法以其计算简便、计算性能较高、不受特定领域语料库规模和质量制约等优点而越来越受到重视[1]。

相似度计算方法总述：1 《向量空间模型信息检索技术讨论》，刘斌，陈桦发表于计算机学报，2007相似度S(Similarity)：指两个文档内容相关程度的大小，当文档以向量来表示时，可以使用向量文档向量间的距离来衡量，一般使用内积或夹角0的余弦来计算，两者夹角越小说明似度越高。

由于查询也可以在同一空间里表示为一个查询向量(见图1)，可以通过相似度计算公式计算出每个档向量与查询向量的相似度，排序这个结果后与设立的阈值进行比较。

如果大于阈值则页面与查询相关，保留该页面查询结果；如果小于则不相关，过滤此页。

这样就可以控制查询结果的数量，加快查询速度。

2 《相似度计算方法综述》相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。

其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。

在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。

而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的选择又会有所区别和不同。

下面章节会针对不同特点的应用，进行一些常用的相似度计算方法进行介绍。

内积表示法：1 《基于语义理解的文本相似度算法》，金博，史彦君发表于大连理工大学学报，2007在中文信息处理中,文本相似度的计算广泛应用于信息检索、机器翻译、自动问答系统、文本挖掘等领域,是一个非常基础而关键的问题,长期以来一直是人们研究的热点和难点。

智能推荐系统中的相似性度量研究随着互联网技术的不断发展，人们的生活方式也在不断地发生变化。

在日常生活中，人们需要从大量信息中进行筛选和选择，而这时智能推荐系统的应用就显得尤为重要。

智能推荐系统是指利用计算机算法根据用户的历史行为、偏好和兴趣等信息，推荐用户感兴趣的内容或产品。

对于电商、视频网站、新闻客户端等各类互联网企业而言，智能推荐系统不仅可以提高用户的黏性，还可以增加用户的购买量，进而提高企业的盈利水平。

智能推荐系统的核心问题之一就是相似性度量。

相似性度量是指计算两个对象之间的相似程度的过程，也是智能推荐系统的基础。

不同的相似性度量方法适用于不同的推荐场景，而智能推荐系统的准确性和效果也直接取决于相似性度量的质量。

一、基本概念相似性度量是指计算两个对象之间相似度的过程，其中对象可以是用户、商品、音乐、电影等。

常见的相似性度量方法包括欧几里得距离、余弦相似度、皮尔逊相关系数、曼哈顿距离等。

在应用推荐系统时，相似性度量通常使用在如下两个场景：1.基于物品的协同过滤算法中，需要通过相似性度量来计算不同物品之间的相似性，从而为用户推荐不同的物品。

2.基于用户历史行为的个性化推荐算法中，需要计算不同用户之间的相似度，从而找到好友、推荐社区、进行个性推荐等。

二、常见的相似性度量方法1.欧几里得距离欧几里得距离是指在二维或三维空间中两个点的距离计算方法。

在智能推荐系统中，欧几里得距离可以用来计算物品之间的相似性度量。

欧几里得距离可以表示为：$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_{i}-y_{i})^{2}}$在这个公式中，x和y是两个物品，n为两个物品之间的相同特征数。

2.余弦相似度余弦相似度是指两个物品在向量空间的夹角余弦值。

通常来说，余弦相似度的值在-1到1之间。

当两个物品的相似度为1时，表示两个物品完全相同，当相似度为-1时，表示两个物品完全相反。

因此，余弦相似度在智能推荐系统中应用广泛。

推荐系统中的用户与物品相似度计算方法探究引言推荐系统在互联网时代发挥了重要作用，通过分析用户的行为和兴趣，为其提供个性化的推荐，从而提升用户体验和满意度。

相似度计算是推荐系统中的关键技术之一，它能够衡量用户与物品之间的相关性。

本文将探究推荐系统中常用的用户与物品相似度计算方法，并对其优缺点进行分析和比较。

一、基于内容的相似度计算方法基于内容的相似度计算方法是推荐系统中常用的一种技术，它通过分析物品的属性和特征来计算它们之间的相似度。

该方法适用于物品拥有丰富的属性信息且属性之间存在明确的关联关系的情况。

1. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法TF-IDF算法是一种常用的基于文本内容的相似度计算方法。

它通过计算词项在文档中的出现频率和逆文档频率的乘积，来衡量不同文档之间的相似度。

在推荐系统中，可以将物品的关键词作为属性，通过计算TF-IDF值来衡量物品之间的相似度。

该算法简单高效，但对于长文本和稀疏文本的处理效果较差。

2. 余弦相似度算法余弦相似度算法是另一种常用的基于内容的相似度计算方法。

它通过计算向量之间的夹角余弦值，来衡量它们之间的相似度。

在推荐系统中，可以将用户和物品的属性表示成向量，通过计算它们之间的余弦相似度来衡量用户对物品的偏好。

该算法计算简单，适用于处理高维稠密数据，但对于处理低维稀疏数据效果较差。

二、基于协同过滤的相似度计算方法基于协同过滤的相似度计算方法是推荐系统中另一种常用的技术，它通过分析用户之间的行为和兴趣来计算用户与物品之间的相似度。

该方法适用于物品属性难以获取或用户行为数据丰富的情况。

1. 用户-用户协同过滤算法用户-用户协同过滤算法通过计算用户之间的相似度来推荐物品。

它通过比较用户的行为和兴趣来构建用户之间的相似度矩阵，从而找到与目标用户相似度较高的用户和他们喜欢的物品。

该算法准确度较高，但在用户数量较大时计算复杂度较高。

基于物品相似度的智慧推荐算法编辑导语：智能推荐算法的目的就在于实现个性化推荐，根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在过载信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性；本文作者分享了关于智慧推荐算法的分析，我们一起来了解一下。

最近接到一个任务，是一个教育类App上的智慧推荐版块，要针对用户的购买习惯推荐相应的可购买内容，千人千面的满足客户的个性化需求，提高商品的点击量和购买量。

一、业务逻辑及适用机制客户需求具体如下：展览服务：结合以用户的年龄、兴趣、过往观展记录生成的用户画像，以及展方主推内容，为用户智能推荐展出内容，加强用户体验。

比赛服务：根据用户以往参赛、订阅记录，以及系统中的参赛选手档案信息，智能推荐比赛内容。

演出服务：根据用户购票、退票、观演历史和用户演出评价记录，智能推送用户可能感兴趣的演出。

可以看出，此处智慧推荐的用户个性化需求十分强烈，预设了用户比较倾心于他以前购买过的相同类型的物品。

目前，市面上商用的主流推荐算法大致可分为如下几类：基于内容相似度的推荐；基于用户相似度的协同过滤；基于物品相似度的协同过滤；基于流行度的推荐算法；基于模型的推荐（输入一些用户特征建立模型，进而产生推荐结果）；人工推荐（人工运营添加推荐条目）。

本项目非常符合基于物品相似度的协同过滤算法的使用场景。

二、算法的特点基于物品相似度的协同过滤算法的适用场景有如下特征：长尾物品丰富，用户个性化需求强烈的领域；长尾效应很好理解，举个例子，最主流、最热门的书籍总是占据书店最显眼的位置，而相同类型的冷门书籍摆上货架的可能性就小得多，哪怕这些冷门书确实还是有市场需求的。

那用户购买过某热门书籍，那我把相同类型但卖的不那么好的书推荐给老用户，这是非常合理的吧？而每个人所看的书籍类型千差万别，我告诉你有某个你不认识的人也爱看某本书，你恐怕也不一定愿意买吧。

物品数远小于用户数的场合；物品数据相对用户数据本身就更为稳定，再者物品数据的样本量小，此时计算物品的相似度不但计算量较小，也不必频繁更新，程序压力小。

推荐系统是一种能够根据用户的兴趣和偏好来推荐相关物品的技术。

用户与物品相似度计算是推荐系统中的重要环节之一，它可以通过分析用户的历史行为和物品的特征，来确定用户对不同物品的喜好程度。

本文将探究推荐系统中常用的用户与物品相似度计算方法。

一、基于内容的相似度计算方法基于内容的相似度计算方法是推荐系统中常见的一种方法。

它通过分析物品的特征属性，计算物品之间的相似度。

例如，在电影推荐系统中，可以根据电影的类型、导演、演员等属性来计算电影之间的相似度。

具体的计算方法可以采用余弦相似度、欧氏距离等。

二、基于协同过滤的相似度计算方法协同过滤是推荐系统中常用的一种方法，它基于用户与物品之间的行为数据，来计算用户之间或物品之间的相似度。

基于用户的协同过滤方法将用户之间的相似度定义为他们之间的行为模式的相似程度，即如果两个用户在历史上对很多物品有相似的行为，那么他们的相似度就会更高。

基于物品的协同过滤方法将物品之间的相似度定义为被同一个用户喜欢的程度，即如果某个物品被很多用户喜欢，那么它与其他物品的相似度就会更高。

三、基于隐语义模型的相似度计算方法基于隐语义模型的相似度计算方法是一种较为复杂的计算方法，它可以通过分析用户对物品的评分数据，找到潜在的隐语义，从而计算用户与物品之间的相似度。

例如，在音乐推荐系统中，可以通过分析用户对歌曲的喜好程度，找到潜在的音乐风格因素，从而计算用户对不同音乐风格的偏好程度。

四、混合推荐方法在实际的推荐系统中，常常会使用多种相似度计算方法来进行综合推荐。

例如，可以将基于内容的相似度计算方法和基于协同过滤的相似度计算方法结合起来，通过加权平均的方式计算用户与物品之间的相似度。

这样可以综合利用两种方法的优势，提高推荐系统的准确性和效果。

综上所述，推荐系统中的用户与物品相似度计算方法有多种，包括基于内容的相似度计算方法、基于协同过滤的相似度计算方法、基于隐语义模型的相似度计算方法以及混合推荐方法。

基于物品相似度的推荐算法研究随着互联网技术的不断发展和普及，人们在互联网上获取信息、进行消费、享受娱乐等方面的需求日益增长。

然而，与此同时，用户也面临着信息过载的问题，如何在海量的信息中快速找到自己感兴趣的内容成为了一个急需解决的问题。

在这个过程中，推荐系统显得尤为重要，它可以为用户提供个性化的、精准的服务，从而提高用户满意度和体验。

推荐算法是实现推荐系统的核心技术，其任务是为用户推荐可能感兴趣的物品。

基于物品相似度的推荐算法是目前比较流行的一种方法，它根据物品之间的相似度来进行推荐。

其基本思路是，首先计算出物品之间的相似度，然后选择与用户喜好相似度较高的物品进行推荐。

物品相似度指的是两个物品之间的相关程度，可以通过计算它们的属性或特征之间的距离或相似度来衡量。

常用的计算方式包括余弦相似度、欧氏距离、皮尔逊相关系数等。

这些计算方式可以根据不同的数据类型和场景进行选取。

以电商网站为例，基于物品相似度的推荐算法可以通过以下方式进行实现：1. 收集用户历史行为数据，包括用户购买记录、浏览记录、搜索记录等等。

2. 根据收集到的数据，计算出不同物品之间的相似度，可以选择不同的计算方式进行计算。

3. 对于用户，根据他的历史行为记录，选择与他兴趣相似度较高的物品进行推荐。

4. 对于新用户，根据他填写的喜好标签、所在区域、年龄等信息进行推荐。

5. 不断优化算法，根据用户反馈、点击率等指标进行调整和改进。

基于物品相似度的推荐算法具有以下优点：1. 可以有效避免推荐结果出现“大众化”的现象，更加贴合用户需求。

2. 算法实现简单，可以很好地适应数据量较大、实时性要求较高的场景。

3. 可以通过不断优化算法，提高推荐准确度和用户满意度。

然而，基于物品相似度的推荐算法也存在一些不足之处，比如：1. 缺乏考虑用户个性化需求的因素，无法做到完全精准的推荐。

2. 对于新用户，可能存在推荐效果不佳的情况。

3. 涉及的评估指标较少，很难全面、准确地评估算法性能。

推荐系统中的用户与物品相似度计算方法探究引言：随着互联网的快速发展，推荐系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。

而推荐系统的核心是通过分析用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的推荐，以提高他们的体验和满意度。

在推荐系统中，用户与物品之间的相似度计算方法是一个关键环节，本文将对常见的几种相似度计算方法进行探究。

一、基于内容的相似度计算方法基于内容的相似度计算方法主要根据物品的特征向量进行计算，具体包括以下几种方法：1. 余弦相似度法余弦相似度法通过计算两个物品特征向量之间的夹角余弦值，判断它们的相似度。

夹角越小，余弦值越接近于1，表示两个物品越相似。

这种方法简单直观，适用于文本、图片等含义明确的内容。

2. 欧氏距离法欧氏距离法通过计算两个物品特征向量之间的欧氏距离，判断它们的相似度。

距离越短，相似度越高。

这种方法适用于数值型特征的物品。

3. 皮尔逊相关系数法皮尔逊相关系数法通过计算两个物品特征向量之间的相关系数，判断它们的相似度。

相关系数越接近于1，表示两个物品越相似。

这种方法适用于具有线性关系的特征。

4. Jaccard相似系数法Jaccard相似系数法通过计算两个物品特征向量之间的交集与并集的比例，判断它们的相似度。

系数越接近于1，表示两个物品越相似。

这种方法适用于集合型特征的物品。

二、基于协同过滤的相似度计算方法基于协同过滤的相似度计算方法主要根据用户对物品的评分数据进行计算，具体包括以下几种方法：1. 余弦相似度法余弦相似度法通过计算两个用户评分向量之间的夹角余弦值，判断他们的兴趣相似度。

夹角越小，余弦值越接近于1，表示两个用户的兴趣越相似。

2. 皮尔逊相关系数法皮尔逊相关系数法与基于内容的皮尔逊相关系数法类似，只是这里计算的是用户的评分向量之间的相关系数，判断他们的兴趣相似度。

3. 曼哈顿距离法曼哈顿距离法通过计算两个用户评分向量之间的曼哈顿距离，判断他们的兴趣相似度。

距离越短，相似度越高。

物品推荐（基于物品的协同过滤算法）
⽤户对物品的评分矩阵 × 物品相似矩阵 = 推荐列表
构建物品相似度矩阵的时候可以通过计算两个物品的余弦相似度得出，于是需要构建每个物品在所有⽤户中的评分矩阵
本例中，不采⽤余弦相似度的⽅式计算物品与物品相似度
在MapReduce作业中，输⼊数据的格式是：⽤户，物品，评分
第⼀步、构建⽤于评分矩阵，表⽰如下：
第⼆步、构建物品相似度矩阵。

这⾥采⽤的⽅法是：如果两个物品同时出现在某个⽤户的评分矩阵中，则计数加1，例如，101和102同时出现在A B E中，因此101和102的相似度计为3，依次类推得出整个相似度矩阵，这个矩阵是⼀个对称矩阵。

这⼀步的输⼊是第⼀步的输出。

代码⽚段如下：
这样得出的结果类似于这样：
第三步、矩阵相乘。

就是⽤第⼀步的输出矩阵乘以第⼆步的输出矩阵，这⼀步颇为复杂，需要将第⼆步的输出矩阵缓存起来
话不多说，上代码。

推荐算法基础--相似度计算⽅法汇总推荐算法基础--相似度计算⽅法汇总2017年09⽉04⽇ 15:21:57 阅读数 25186更多分类专栏：版权声明：本⽂为博主原创⽂章，遵循版权协议，转载请附上原⽂出处链接和本声明。

本⽂链接：推荐系统中相似度计算可以说是基础中的基础了，因为基本所有的推荐算法都是在计算相似度，⽤户相似度或者物品相似度，这⾥罗列⼀下各种相似度计算⽅法和适⽤点余弦相似度similarity=cos(θ)=A⋅B∥A∥∥B∥=∑i=1nAi×Bi∑i=1n(Ai)2−−−−−−−√×∑i=1n(Bi)2−−−−−−−√similarity=cos(θ)=A⋅B‖A‖‖B‖=∑i=1nAi×Bi∑i=1n(Ai)2×∑i=1n(Bi)2这个基本上是最常⽤的，最初⽤在计算⽂本相似度效果很好，⼀般像tf-idf⼀下然后计算，推荐中在协同过滤以及很多算法中都⽐其他相似度效果理想。

由于余弦相似度表⽰⽅向上的差异，对距离不敏感，所以有时候也关⼼距离上的差异会先对每个值都减去⼀个均值，这样称为调整余弦相似度欧式距离d(x,y):=(x1−y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√=∑i=1n(xi−yi)2−−−−−−−−−−√d(x,y):=(x1−y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)2=∑i=1n(xi−yi)2基本上就是两个点的空间距离，下⾯这个图就能很明显的说明他和余弦相似度区别，欧式距离更多考虑的是空间中两条直线的距离，⽽余弦相似度关⼼的是空间夹⾓。

所以欧⽒距离能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的⽤于需要从维度的数值⼤⼩中体现差异的分析，如使⽤⽤户⾏为指标分析⽤户价值的相似度或差异。

余弦距离更多的是从⽅向上区分差异，⽽对绝对的数值不敏感，更多的⽤于使⽤⽤户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了⽤户间可能存在的度量标准不统⼀的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）。