来自:http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868

相似距离(距离越小值越大) 优点 缺点 取值范围
PearsonCorrelation
类似于计算两个矩阵的协方差
不受用户评分偏高
或者偏低习惯影响的影响
1. 如果两个item相似个数小于2时
无法计算相似距离.
[可以使用item相似个数门限来解决.]
没有考虑两个用户之间的交集大小[使用weight参数来解决]
2. 无法计算两个完全相同的items
[-1, 1]
EuclideanDistanceSimilarity
计算欧氏距离, 使用1/(1+d)
使用与评分大小较
重要的场合
如果评分不重要则需要归一化,
计算量大
同时每次有数据更新时麻烦
[-1, 1] 
CosineMeasureSimilarity
计算角度
与PearsonCorrelation一致 [-1, 1]
SpearmanCorrelationSimilarity
使用ranking来取代评分的
PearsonCorrelation
完全依赖评分和完全放弃评分之间的平衡
计算rank消耗时间过大
不利于数据更新
[-1, 1]
CacheUserSimilarity
保存了一些tag, reference
缓存经常查询的user-similarity 额外的内存开销
TanimotoCoefficientSimilarity
统计两个向量的交集占并集的比例
同时并集个数越多, 越相近.
适合只有相关性
而没有评分的情况
没有考虑评分,信息丢失了 [-1,1]
LogLikeLihoodSimilarity
是TanimoteCoefficientSimilarity
的一种基于概率论改进
计算两者重合的偶然性
考虑了两个item相邻的独特性
计算复杂 [-1,1]

在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的,这类算法通常都需要计算用户与用户或者项目与项目之间的相似度,对于数据量以及数据类型不 同的数据源,需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能,在mahout提供了大量用于计算相似度的组件,这些组件分别实现了不同的相似度计算方法。下图用 于实现相似度计算的组件之间的关系:

图1、项目相似度计算组件

图2、用户相似度计算组件

下面就几个重点相似度计算方法做介绍:

皮尔森相关度

类名:PearsonCorrelationSimilarity

原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量

范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小。

说明:1、 不考虑重叠的数量;2、 如果只有一项重叠,无法计算相似性(计算过程被除数有n-1);3、 如果重叠的值都相等,也无法计算相似性(标准差为0,做除数)。

该相似度并不是最好的选择,也不是最坏的选择,只是因为其容易理解,在早期研究中经常被提起。使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态 分布中取得的,并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。Mahout中,为皮尔森相关计算提供了一个扩展,通过增加一个枚举类型 (Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。

欧式距离相似度

类名:EuclideanDistanceSimilarity

原理:利用欧式距离d定义的相似度s,s=1 / (1+d)。

范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似度越大。

说明:同皮尔森相似度一样,该相似度也没有考虑重叠数对结果的影响,同样地,Mahout通过增加一个枚举类型(Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。

余弦相似度

类名:PearsonCorrelationSimilarity和UncenteredCosineSimilarity

原理:多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。

范围:[-1,1],值越大,说明夹角越大,两点相距就越远,相似度就越小。

说明:在数学表达中,如果对两个项的属性进行了数据中心化,计算出来的余弦相似度和皮尔森相似度是一样的,在 mahout中,实现了数据中心化的过程,所以皮尔森相似度值也是数据中心化后的余弦相似度。另外在新版本中,Mahout提供了 UncenteredCosineSimilarity类作为计算非中心化数据的余弦相似度。

Spearman秩相关系数

类名:SpearmanCorrelationSimilarity

原理:Spearman秩相关系数通常被认为是排列后的变量之间的Pearson线性相关系数。

范围:{-1.0,1.0},当一致时为1.0,不一致时为-1.0。

说明:计算非常慢,有大量排序。针对推荐系统中的数据集来讲,用Spearman秩相关系数作为相似度量是不合适的。

曼哈顿距离

类名:CityBlockSimilarity

原理:曼哈顿距离的实现,同欧式距离相似,都是用于多维数据空间距离的测度

范围:[0,1],同欧式距离一致,值越小,说明距离值越大,相似度越大。

说明:比欧式距离计算量少,性能相对高。

Tanimoto系数

类名:TanimotoCoefficientSimilarity

原理:又名广义Jaccard系数,是对Jaccard系数的扩展,等式为

范围:[0,1],完全重叠时为1,无重叠项时为0,越接近1说明越相似。

说明:处理无打分的偏好数据。

对数似然相似度

类名:LogLikelihoodSimilarity

原理:重叠的个数,不重叠的个数,都没有的个数

范围:具体可去百度文库中查找论文《Accurate Methods for the Statistics of Surprise and Coincidence》

说明:处理无打分的偏好数据,比Tanimoto系数的计算方法更为智能。

hadoop Mahout中相似度计算方法介绍(转)的更多相关文章

  1. Mahout实战---编写自己的相似度计算方法

    Mahout本身提供了很多的相似度计算方法,如PCC,COS等.但是当需要验证自己想出来的相似度计算公式是否是好的,这时候需要自己实现相似度类.研究了Mahout-core-0.9.jar的源码后,自 ...

  2. (转)mahout中k-means例子的运行

           首先简单说明下,mahout下处理的文件必须是SequenceFile格式的,所以需要把txtfile转换成sequenceFile.SequenceFile是hadoop中的一个类,允 ...

  3. mahout in Action2.2-聚类介绍-K-means聚类算法

    聚类介绍 本章包含 1 实战操作了解聚类 2.了解相似性概念 3 使用mahout执行一个简单的聚类实例 4.用于聚类的各种不同的距离測算方法 作为人类,我们倾向于与志同道合的人合作-"鸟的 ...

  4. mahout中KMeans算法

    本博文主要内容有   1.kmeans算法简介 2.kmeans执行过程  3.关于查看mahout中聚类结果的一些注意事项 4.kmeans算法图解      5.mahout的kmeans算法实现 ...

  5. 从零自学Hadoop(12):Hadoop命令中

    阅读目录 序 HDFS Commands User Commands Administration Commands Debug Commands 引用 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共 ...

  6. mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理

    本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了 ...

  7. Hadoop基础-MapReduce的常用文件格式介绍

    Hadoop基础-MapReduce的常用文件格式介绍 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MR文件格式-SequenceFile 1>.生成SequenceF ...

  8. Java基础-JAVA中常见的数据结构介绍

    Java基础-JAVA中常见的数据结构介绍 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.什么是数据结构 答:数据结构是指数据存储的组织方式.大致上分为线性表.栈(Stack) ...

  9. ArcGIS Engine中的重点类库介绍

    转自原文ArcGIS Engine中的重点类库介绍 System类库 System类库是ArcGIS体系结构中最底层的类库.System类库包含给构成ArcGIS的其他类库提供服务的组件.System ...

随机推荐

  1. 看书小记6(《C专家编程》)

    typedef不常见但值得一提的用途: 1. 用typedef来定义与平台无关的类型. 比方定义一个叫 REAL 的浮点类型.在目标平台一上.让它表示最高精度的类型为: typedef long do ...

  2. 支持辉光效果的Label

    支持辉光效果的Label 效果 源码 https://github.com/YouXianMing/UI-Component-Collection 中的 FBGlowLabel // // FBGlo ...

  3. 美国恐怖故事第一季/全集American Horror Story 1全迅雷下载

    第一季 American Horror Story Season 1 (2011)看点:心理治疗师Ben(迪伦·麦克德莫特 Dylan McDermott 饰)因与女学生有染被妻子Vivien(康妮· ...

  4. crc16.c

    static unsigned char auchCRCHi[];static unsigned char auchCRCLo[]; /* CRC 高位字节值表 */static unsigned c ...

  5. HTML5 本地文件操作之FileSystemAPI实例(三)

    文件夹操作demo 1.读取根目录文件夹内容 window.requestFileSystem = window.requestFileSystem || window.webkitRequestFi ...

  6. PHP Curl transfer closed with outstanding read data remaining

    php transfer closed with outstanding read data remaining php curl CURLOPT_HTTPHEADER php curl 报错 tra ...

  7. [转]Redis作者:深度剖析Redis持久化

    From : http://www.iteye.com/news/24675 Redis是一种面向“key-value”类型数据的分布式NoSQL数据库系统,具有高性能.持久存储.适应高并发应用场景等 ...

  8. 如何在windows2003(IIS6)下配置IIS,使其支持cshtml

    在开发环境机器上,安装WEB PAGES 后,会在 C:\Program Files (x86)\Microsoft ASP.NET\ASP.NET Web Pages 的下产生DLL 其中 Micr ...

  9. django数据模型中 null=True 和 blank=True 有什么区别?

    null 如果为 True , Django 在数据库中会将空值(empty)存储为 NULL .默认为 False . blank 设置字段是否可以为空,默认为False(不允许为空) 和null的 ...

  10. 漂亮的CSS3提交意见输入框样式

    做了个输入框样式,如图: CSS代码如下: <喎�"http://www.2cto.com/kf/ware/vc/" target="_blank" cl ...