大数据Mahout中相似度的几种算法介绍，内含Mahout相关资料

在实际应用中广泛使用的推荐系统通常都是基于协同过滤算法，此类算法通常都需要计算用户之间或者项目之间的相似度，对于数据量和数据类型不同的数据源，需要不同的相似度计算方法来提升推荐性能，在Mahout中提供了大量用于计算相似度的组件，这些组件分别实现了不同的相似度计算方法。下面就简单介绍几个重点相似度计算方法：

皮尔森相关度

该相似度并非最佳选择，但也不是最坏的，只是因为它便于理解。使用皮尔森线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得，并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。Mahout中，皮尔森相关计算得到了扩展，通过增加一个枚举类型（Weighting）参数来使重叠数成为计算相似度的影响因子。

欧式距离相似度

与皮尔森相似度类似，该相似度并未考虑重叠数对结果的影响，同样，Mahout通过增加一个枚举类型（Weighting）的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。

余弦相似度

在数学表达中，如果对两个项的属性进行了数据中心化，计算出来的余弦相似度和皮尔森相似度是一样的，在mahout中，实现了数据中心化过程，所以皮尔森相似度值也可理解为数据中心化后的余弦相似度。在新版的Mahout中提供了UncenteredCosineSimilarity类作为计算非中心化数据的余弦相似度。

为了让同学们更好地入门大数据Mahout，所以小编为大家整理了Mahout技术入门的相关资料，希望对大家的大数据学习有所帮助。有需要的同学私信联系小编即可！

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