主要內容：
1、距離度量
2、皮爾遜關係係數
3、cosine相似度
4、方法的選擇
距離度量是最簡單的衡量相似度的方法，公式如下：
當r=1時，為曼哈頓距離（manhattan distance）；
當r=2時，為歐幾里得距離（euclidean distance）；
優點：簡單
缺點：當資料某些屬性或特徵缺失時，該度量結果不準確
**：
def有時候，每個人的判斷標準不一樣，例如在給物品打分（1-5）時，有的人的打分範圍為4-5，而有的人為1-5，而他們其實的評價結果是一樣的。minskowski(rating1,rating2,r):
distance=0
commonratings=flase
for key in
rating1:
for key in
rating2:
distance+=pow(abs(rating1[key]-rating2[key]),r)
commonratings=true
ifcommonratings:
return pow(distance,1/r)
else
:
return 0 #
indicates no ratings in common
但如果通過上述的距離度量的話，那麼這兩個人的相似度則會相差甚遠，因此需要一種類似歸一化的方法來解決。
公式如下：
r範圍為-1~1
在實際**實現中，也可以寫成下面的形式，這樣子就只需要遍歷一遍資料即可。
在距離度量中提到，特徵空間往往都是稀疏的，如果通過距離去度量相似性的話，會出現不準確的結果。
因此，cosine相似度計算可以解決這個問題，因為它會忽略0值的計算，公式如下：
如果資料是密集dense，那麼可以用距離度量；
如果資料是稀疏的sparse，那麼可以用cosine度量；
如果資料尺度不一致，那麼可以用pearson度量；
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48 相似度為 K 的字串
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