template <class T1, class T2>
double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) {
  if(inst1.size() != inst2.size()) {
    std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n";
    return 0;
  }
  size_t n=inst1.size();
  double pearson=n*inner_product(inst1.begin(), inst1.end(), inst2.begin(), 0.0)-accumulate(inst1.begin(), inst1.end(), 0.0)*accumulate(inst2.begin(), inst2.end(), 0.0);
  double temp1=n*inner_product(inst1.begin(), inst1.end(), inst1.begin(), 0.0)-pow(accumulate(inst1.begin(), inst1.end(), 0.0), 2.0);
  double temp2=n*inner_product(inst2.begin(), inst2.end(), inst2.begin(), 0.0)-pow(accumulate(inst2.begin(), inst2.end(), 0.0), 2.0);
  temp1=sqrt(temp1);
  temp2=sqrt(temp2);
  pearson=pearson/(temp1*temp2);

  return pearson;
}

皮尔逊相关系数是协同过滤算法中最常用的相似度求解算法。皮尔逊相关系数算法可以用来度量两个变量之间的

相关程度,计算结果是介于1和-1间的值,1表示完全正相关,0表示无关,-1表示完全负相关。

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