유사도 종류, 특징

• Mean Squared Difference Similarity (평균 제곱 차이 유사도)

  

  • 유사도(msd_sim)는 유클리드 거리의 제곱(msd)에 반비례(평점이 비슷할수록 msd는 작아짐) (즉, 평점이 비슷하면, 유클리드 거리는 비슷해짐)
    • msd는 유클리드 거리의 제곱

• Cosine Silmilarity (코사인 유사도)

  

  • 두 벡터 간 코사인 각도를 이용하여 유사도를 계산하는 것

  • 직관적으로 표현하면, 두 벡터가 가리키는 방향이 얼마나 유사한지를 의미

    

• Pearson Similarity (피어슨 유사도)

  • 두 벡터의 상관관계를 계산하는 것
  • (각 벡터를 표본평균으로 정규화한 뒤, 코사인 유사도를 구한 값)

• Jaccard Similarity (자카드 유사도)

  

  • 두 집합이 같은 아이템을 얼마나 공유하고 있는지를 나타냄
  • 다른 유사도와 달리 길이(차원)이 달라도 유사도 계산이 가능함