实现UserCF算法的关键步骤是计算用户与用户之间的兴趣相似度，下列哪些是属于计算相似度的算法？
A: 泊松相关系数
B: 余弦相似度
C: 调整余弦相似度
D: 调整正弦相似度
A: 泊松相关系数
B: 余弦相似度
C: 调整余弦相似度
D: 调整正弦相似度
举一反三
- k-最近邻算法（k-NN）中相似度度量计算主要有哪几种？ A: Euclidean 距离 B: 加权Euclidean距离 C: 余弦相似度 D: 正弦相似度
- User-User算法是计算（）。 A: 用户之间的相似度 B: 物品之间的关联 C: 网络之间的相似度 D: 商家之间的关联度
- 下列不属于计算相似度的具体算法有()。
- 关于基于用户的协同过滤，下列哪些说法是正确的？ A: 基于用户的协同过滤算法（简称UserCF算法）在1992年被提出，是推荐系统中最古老的算法 B: UserCF算法符合人们对于“趣味相投”的认知 C: 实现UserCF算法的关键步骤是计算用户与用户之间的兴趣相似度 D: UserCF算法符合兴趣相似的用户往往有相同的物品喜好
- 对于层次聚类算法，其关键是定义簇之间的相似度，并使用已知类别标签的样本计算簇之间的相似度。