·把使用者的評分（包括所有專案，未評過分的專案分數則為0）看作是乙個向量。
·通過計算兩個向量夾角的余弦來衡量使用者之間的相似性。
·將兩個使用者共同評分的n個專案看做一組向量。
·計算兩個使用者在這n個專案上評分的相關性，減去使用者平均評分是基於使用者評分尺度的考量。
·主要考慮線性相關性，定義為兩個變數之間的協方差和標準差的商，所以自然的考慮了均值的修正操作。
·目的是解決余弦相似度僅考慮向量維度方向上的相似而沒考慮到各個維度的量綱的差異性，所以在計算相似度的時候，做了每個維度減去均值的修正操作。
·余弦相似度，其實就是歸一化後的點積結果，
·皮爾遜（pearson）相關係數，是去中心化&歸一化的點積結果
·修正余弦相似度，也是去中心化&歸一化的點積結果，與pearson的差別就在於去中心化的差異
mic與各種其他統計量在各種變數關係度量時的效能對比：
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