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Python推薦演算法學習1

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1.閔可夫斯基距離

閔可夫斯基距離可以概括曼哈頓距離與歐幾裡得距離。

 其中r越大，單個維度差值大小會對整體產生更大的影響。這個很好理解，假設當r=2時一個正方形對角線長度，永遠是r=3時正方體對角線的投影，因此r越大，單個維度差異會有更大影響。（所以這也可能是很多公司的推薦演算法並不準確的原因之一） 我們在對一個新使用者進行推薦時，可以計算在同等維度下其他使用者的閔可夫斯基距離。這種海量資料的表格，用pandas處理十分方便

 

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