loglikelihood ratio test是一種假設檢驗的方法。wikipedia上的簡介：
surprise and coincidence及相應accuratemethods for the statistics of surprise and coincidence中llr（log-likelihood ratio）作為新版mahout的itemcf的相似度度量方法。該演算法簡單有效，mahout捨棄了其他所有物品相似度度量方法，如cosine、pearson等，可見該演算法確有獨到之處。
下表描述了在itemcf中item 1, item 2之間喜好關係。
k11表示同時喜歡item1和item2的user數。
k12表示喜歡item1但是不喜歡item2的user數。
k21表示不喜歡item1但是喜歡item2的user數。
k22表示同時不喜歡item1和item2的user數。
user cf中使用loglikelihood ratio作為相似度
下表描述了user 1, user 2之間喜好關係。
k11表示user 1和user 2都喜好的item數。
k12表示user 1喜好但user 2不喜好的item數。
k21表示user 1不喜好但user 2喜好的item數。
k22表示user 1和user 2都不喜好的item數。
h0:user 1和user 2喜好不相關
p(x1∣∣x2)=p(x1∣∣x2˜)
h1:user 1和user 2喜好相關
scala**如下：
package com.iqiyi.read.modellib.model
import com.google.common.base.preconditions
import org.apache.spark.
import org.slf4j.
/** *
*/class loglikelihoodratio
2.0 * (rowentropy + columnentropy - matrixentropy)
} //資訊熵公式
def entropy(elements: long*): double =
else
result += x * math.log((x + zeroflag) / sum)
}-result
}}
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