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假设我有两个列表：

L1: [1,2,3,4]
L2: [1,3,2,4,5]

如何计算这两个列表之间的相似度？

如果这两个列表长度相同，Spearman 和 Kendall 似乎是答案，但这个原则是否也可以扩展到不同长度的列表？

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生物信息学和语言分析领域也有类似的问题。您可以使用各种序列内核（例如，参见 Corinna Cortes 的论文）并编辑距离。

于 2016-03-24T13:42:55.080 回答
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似乎一个有前途的算法来衡量一个列表的相似性是使用 Spearman 脚尺距离http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/Similarity/FootruleDistance.html，或者更多涉及并考虑到顺序，折扣累积增益， DCG，https: //www.kaggle.com/wiki/NormalizedDiscountedCumulativeGain 。

该主题的一个非常好的资源是

http://arxiv.org/pdf/1107.2691.pdf

和

http://theory.stanford.edu/~sergei/slides/www10-metrics.pdf

于 2016-03-27T19:27:02.103 回答