Jaccard 相似度
Jaccard相似系数：
Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient）用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard系数值越大，样本相似度越高。
主要应用场景：
卡德方法完善了余弦相似性只考虑用户评分而忽略了其他信息量的弊端，特别适合于应用到稀疏度过高的数据
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比较文本相似度，用于文本查重与去重；（就是将字符串S, T分别进行分词，用交集中的词语数和并集中的词语数求比）
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计算对象间距离，用于数据聚类等。
举例讲：
A 用户(香蕉、苹果、鸭梨)
B 用户(苹果、橘子、桃子)
A∩B=苹果 1
A∪B=香蕉、苹果、鸭梨、橘子、桃子 5
则相似度（Jaccard系数）为1/5=0.2