ユークリッド距離を類似度に基づいて算出されます
ユークリッド距離は、三次元空間内の2点間の実際の距離を表す距離を計算するための一般的な式です。ユークリッド類似度計算は、計算において、異なるアイテムまたはユーザが異なる座標点として定義することができる、ユーザとの間の直線距離に基づいて算出され、座標の特定原点を標的、ユークリッド次の2つの点の間のリード距離式が計算されます。
二つの座標間の直線距離を知って、それは、ユークリッド相似も良い算出し、dは、その類似度式に反比例している以下の通りであります：
式から分かるように、2つのアイテムまたはユーザとの間の距離が大きいほど、類似度が小さい場合、次に類似度が大きい距離も小さいです。
ユーザーの評価表と対応表の記事
| アイテム1 | 2つのアイテム | 3つのアイテム | 4つのアイテム | |
| ユーザー1 | 1 | 1 | 3 | 1 |
| ユーザー2 | 1 | 2 | 3 | 2 |
| 3人のユーザー | 2 | 2 | 1 | 1 |
以下を得ることができるユークリッド距離の式により、ユーザ1及びユーザ2間の類似度を計算しました。
結果から分かるように、D12の値は、値D13よりも大きい場合、ユーザ2ユーザのユーザとの類似性よりも3以上、結論付けることができます。
角度の余弦は、類似度に基づいて算出されます
ユークリッド距離と同様に、コサイン類似度は、具体的には、座標の原点、座標上の点として、すなわち、物品又は利用者をターゲットにではなく、またあります。この特定の目標に基づいて角度を算出する算出されます。
目標は、2つ、小さく形成され、次いで、放射角と類似している場合には、図から分かります。2人のユーザが近くにない場合は、角度を形成する2本の光線が大きく、コサイン類似度メトリックが計算され、角の大きさは、標的との間の類似性を反映するために使用することができます。それは次のように計算されます。
