Если речь о N пользователях с M признаками, сначала выберите метрику похожести и приведите признаки к сопоставимому масштабу. Затем сравнивайте пары или используйте индекс ближайших соседей.
Даны два вектора, size N.
Если речь о N пользователях с M признаками, сначала выберите метрику похожести и приведите признаки к сопоставимому масштабу. Затем сравнивайте пары или используйте индекс ближайших соседей.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Условие
Даны два вектора, size N. Каждый из N пользователей описан набором числовых признаков — векторов размерностью M. Задача: найти каких пользователей наиболее похожи между собой.
Ответ
Если речь о N пользователях с M признаками, сначала выберите метрику похожести и приведите признаки к сопоставимому масштабу. Затем сравнивайте пары или используйте индекс ближайших соседей.
Для евклидова расстояния минимизируют сумму квадратов разностей; корень для сравнения не нужен. Косинусная близость сравнивает направление, но требует отдельного правила для нулевых векторов. Полный перебор различных пар имеет O(N²M) времени и может хранить только лучшую пару. Для большого N используют приближённый поиск с проверкой качества. Условие неоднозначно называет «два вектора», поэтому уточните, нужна одна лучшая пара или соседи каждого пользователя.