word2vce中计算相似度用的是余弦值，距离范为0-1之间，值越大代表两个词关联度越高（）
举一反三
- 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
- 两个集合经随机置换运算后得到的两个最小哈希值相等的概率=这两个集合的（）。 A: 余弦相似度 B: Pearson相关度 C: Jaccard相似度 D: 欧式距离
- 最简单的用来计算两个商品之间相似度的方法是()。 A: 欧氏距离 B: 余弦距离 C: 皮尔森相关系数 D: UBCF
- 进化树的可靠性分析常用方法是采用自展法(Bootstrap Method),其数值越接近100,则代表( ) A: 两分支的可靠性越高 B: 两分支的相似度越高 C: 两序列的相似度越高 D: 两序列间的遗传距离越大
- 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