Adjusted cosine similarity is a kin

Adjusted cosine similarity is a kind of more advanced calculation method. As for cosine similarity the calculation, the fact that users have different rating standards (or some users have high scores and some users have low scorer) is not considered. Adjusted cosine similarity makes up for the above defect. To be specifific, it fifirst adjusts the score vector for grading deviation vector through the calculation of the average score of every user, and then solves the cosine similarity, with the formula listed below:

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调整余弦相似度是一种更高级的计算方法。对于余弦相似度的计算，不考虑用户具有不同的评分标准（或某些用户具有较高的评分而某些用户具有较低的评分者）的事实。调整后的余弦相似度可以弥补上述缺陷。具体而言，它首先通过计算每个用户的平均分数来调整分数向量，以对偏差向量进行分级，然后使用以下公式求解余弦相似度：

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调整余因相似性是一种比较先进的计算方法。至于计算的可减结果相似性，不考虑用户有不同的评分标准（或有些用户得分较高，有些用户得分低）这一事实。调整后的偶联相似度弥补了上述缺陷。为了便于说明，它首先通过计算每个用户的平均得分来调整分级偏差矢量的分数向量，然后求解偶发性，公式如下：

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调整余弦相似性是一种比较先进的计算方法。对于余弦相似度的计算，不考虑用户评分标准不同（或部分用户评分高，部分用户评分低）的情况。调整后的余弦相似性弥补了上述缺陷。具体来说，首先通过计算每个用户的平均得分来调整评分向量作为评分偏差向量，然后求解余弦相似度，公式如下：<br>

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