def Euclidean(user1,user2): #取出两位用户评论过的电影和评分 user1_data=data[user1] user2_data=data[user2] distance = 0 #找到两位用户都评论过的电影,并计算欧式距离 for key in user1_data.keys(): if key in user2_data.keys(): #注意,distance越大表示两者越相似 distance += pow(float(map(user1_data[key])) - float(map(user2_data[key])),2)
时间: 2024-02-04 16:04:03 浏览: 33
这段代码存在一些问题:
1.没有定义data字典,需要先定义data字典,并且保证该字典包含user1和user2的数据。
2.使用map函数时,需要将map函数改为list函数,因为字典数据类型不支持map函数。
修改后的代码如下:
```
data = {'user1': {'movie1': '3.0', 'movie2': '4.0', 'movie3': '5.0'},
'user2': {'movie2': '4.0', 'movie3': '3.0', 'movie4': '2.0'}}
def Euclidean(user1,user2):
#取出两位用户评论过的电影和评分
user1_data=data[user1]
user2_data=data[user2]
distance = 0
#找到两位用户都评论过的电影,并计算欧式距离
for key in user1_data.keys():
if key in user2_data.keys():
#注意,distance越大表示两者越相似
distance += pow(float(list(user1_data[key])) - float(list(user2_data[key])),2)
return distance
```
这段代码可以计算出user1和user2之间的欧式距离。需要注意的是,因为这里的数据只是用来举例说明,实际使用时需要根据具体情况修改data字典中的数据。