协同过滤推荐算法中的皮尔森系数

皮尔森系数是协同过滤推荐算法中常用的相似度度量方法之一。它的主要思想是通过计算两个用户（或物品）评分的相关性来度量它们的相似度。具体地说，皮尔森系数可以看作是两个向量的余弦相似度，其中向量的每个元素表示对应用户（或物品）的评分，向量长度为评分数量。它的计算方法如下：

1. 计算两个用户（或物品）的平均评分值。

2. 对于每个用户（或物品），将其评分减去平均评分值，得到归一化评分向量。

3. 计算两个归一化评分向量的内积。

4. 计算两个归一化评分向量的范数，并相乘。

5. 将步骤3和步骤4的结果相除，得到皮尔森系数。

皮尔森系数的值范围在[-1,1]之间，越接近1表示两个用户（或物品）越相似，越接近-1表示两个用户（或物品）越不相似，而0则表示两者之间没有线性相关性。