基于欧氏距离的协同过滤

欧氏距离是一种常见的距离度量方法，它可以用来度量两个向量之间的距离。在协同过滤算法中，可以使用欧氏距离来计算用户之间的相似度。

具体来说，如果有两个用户A和B，他们对某些物品的评分分别为a1, a2, ..., am和b1, b2, ..., bm，则可以将这些评分看作是两个m维向量，即A和B的评分向量。然后，使用欧氏距离公式计算这两个向量之间的距离：

d(A, B) = sqrt((a1 - b1)^2 + (a2 - b2)^2 + ... + (am - bm)^2)

计算出用户之间的距离后，可以根据距离大小来确定它们之间的相似度，通常使用相似度公式：

sim(A, B) = 1 / (1 + d(A, B))

其中，距离越小，相似度越大。

基于欧氏距离的协同过滤算法主要包括两个步骤：计算用户之间的相似度和预测用户对物品的评分。在计算相似度时，可以使用上述相似度公式，而在预测评分时，可以将用户对其他物品的评分与相似度加权平均，得到用户对该物品的预测评分。