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我正在寻找一种可以计算多个数字（0-100%）相似度的算法。

这是电影数据库的一种情况：用户配置文件包含有关用户电影偏好的信息。这是使用三个属性（我有多喜欢动作、戏剧或卡通）存储的，其中包含 1-10 之间的值（10 是我非常喜欢它）。在每部电影中，您都会发现相似的值（即终结者动作 = 10，戏剧 = 5​​，卡通 = 1）。

现在我想计算用户的偏好与电影偏好的匹配程度。你有什么建议？（这是用 C# 制作的）

问候

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public static double SingleSimilarity(double x, double y)
{
    return (10.0 - Math.Abs(x - y)) * 10.0;
}

// 3 values of user preferences, 3 values of movie assessment
public static double Similarity(Tuple<double, double, double> user, Tuple<double, double, double> movie)
{
    return (SingleSimilarity(user.Item1, movie.Item1) + SingleSimilarity(user.Item2, movie.Item2) + SingleSimilarity(user.Item3, movie.Item3)) / 3.0;
}

例子：

var similarity = Similarity(Tuple.Create(10.0, 0.0, 5.0), Tuple.Create(0.0, 10.0, 5.0));

或更通用的方法：

// 3 items (Action, Drama, Cartoon) each of which contain a value for user and movie
public static double Similarity(IEnumerable<Tuple<double, double>> list)
{
    return list.Sum(t => SingleSimilarity(t.Item1, t.Item2)) / list.Count();
}

和例子：

var similarity = Similarity(new[] { Tuple.Create(10.0, 0.0), Tuple.Create(0.0, 10.0), Tuple.Create(5.0, 5.0) });

在这种情况下，结果将是 33.(3) 并且似乎是实践。

于 2013-08-12T10:57:59.347 回答
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典型的解决方案使用不同的相似性度量（例如，余弦、皮尔逊、曼哈顿等）。Toby Segaran 的“编程集体智能”对所有这些都进行了精美的介绍。

于 2013-08-12T11:26:13.117 回答
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这个怎么样：

var metric = (movie.actionMetric - user.actionPreference) + (movie.dramaMetric - user.dramaPreference) + (moview.cartoonMetric - user.cartoonPreference)

这个简单的算法可以在数据库查询中完成（这通常很重要），并且人们对它的偏好越高，吐出的数字越小，您还可以将值转换为百分比(1/metric) x 100。您还可以相当轻松地对算法进行加权，例如，如果您认为“卡通”指标不如戏剧或动作那么重要：

var metric = (movie.actionMetric - user.actionPreference) + (movie.dramaMetric - user.dramaPreference) + 0.5 * (moview.cartoonMetric - user.cartoonPreference)
于 2013-08-12T11:03:02.203 回答