推荐系统-协同过滤-相似度计算 余弦相似度 余弦相似度（Cosine Similarity）：衡量了两个用户向量之间的向量夹角大小；夹角越小，证明余弦相似度越大，两个用户也就越相似。
这里的A，B指的就是用户的向量； 举例：
如图：是四个用户对于四个物品的购买记录； 我们计算User_A跟User_B的相似度约等于0.408； Python Demo: 皮尔逊相关系数 相比余弦相似度，皮尔逊相关系数通过使用用户平均分对各独立评分进行修正，减小了评分偏置的影响。（评分偏置：例如两个用户，爱好一致，但是甲对所有物品的评分偏低，而乙对所有物品的评分偏高） 公式
举例：
如图：为四个用户对四个商品的历史评分； 根据公式计算User_A跟User_B的相似度约等于0.8868； Python Demo:
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