论文为协同过滤相似度度量建立理论基础，cosine 有了新解释

arXiv:2610.34402 为基于邻域的协同过滤物品相似度度量提出理论化设计方法，基于概率建模与参数估计，从 Bernoulli 和多项朴素贝叶斯推导出两种此前被忽视的相似度度量。消融研究揭示偏置项、概率平滑、未知值处理和分布选择的关键作用，并证明 cosine similarity 可解释为某一特定优化问题的解。