我试图改进项目中的mahout推荐实现，并且我发现我的前任使用tanimotoCoefficientSimilarity用于优先级值为1-5的数据集。我把它改成了UncenteredCosineSimilarity，现在我试图测试它在性能方面的改进。
我尝试在两者上使用AverageAbsoluteDifferenceEvaluator，但意识到这不应该用于Tanimoto，因为它不会返回首选项的预期值。
但是，这个值似乎很奇怪，我不太清楚这个实现返回的值是什么。数据集的平均优先级值为3.2，如果Tanimoto要返回[0,1]范围内的值，则AverageAbsoluteDifferenceEvaluator的输出必须在[2.2,3.2]范围内，但它始终返回一个值范围[0.8,1.1]。
有没有人对此有解释？
谢谢。
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TanimotoCoefficientSimilarity在没有系数的情况下工作 - 所以AverageAbsoluteDifferenceEvaluator对TanimotoCoefficientSimilarity没有任何意义