Mahout中相似度计算类介绍(七)
关键字: mahout similarity 推荐系统 曼哈顿距离
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类名：CityBlockSimilarity
名称：曼哈顿距离
原理：曼哈顿距离的实现，用于多维数据空间距离的测度。由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点上在标准坐标系上的绝对轴距总和。
原理图：
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。
Java例子：
final DataModel dm = new FileDataModel(new File("e:\\recommend\\item.txt"));//文件名一定要是绝对路径 final ItemSimilarity similarity = new CityBlockSimilarity(dm); GenericItemBasedRecommender recommender = new GenericItemBasedRecommender(dm,similarity); List<RecommendedItem> recommendations=recommender.mostSimilarItems(329387l, 3); //329387 为itemID for (RecommendedItem recommendation : recommendations) { System.out.println(recommendation.getItemID()); System.out.println(recommendation.getValue()); } |
参考资料：曼哈顿距离
本文固定链接: http://www.chepoo.com/mahout-class-similarity-calculation-described-7.html | IT技术精华网
Mahout中相似度计算类介绍(七)：等您坐沙发呢！
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