結構化數據指的是按照一定格式或模式組織的數據，如數據庫中的表格數據。這類數據的特點是其格式固定，易于計算機理解和處理。計算結構化數據的相似度是數據挖掘和數據清洗中的重要步驟，涉及到多種計算方法，主要包括基于屬性值的相似度計算、基于元組的相似度計算，以及基于整個數據集的相似度計算。

基于屬性值的相似度計算

基于屬性值的相似度計算是指對結構化數據中的單個屬性（或稱字段）進行相似度計算。對于數值型屬性，通常采用歐幾里得距離或曼哈頓距離作為相似度的度量；對于分類屬性，通常使用Jaccard相似度或余弦相似度作為相似度的度量。

基于元組的相似度計算

基于元組的相似度計算是指對結構化數據中的一行數據（或稱元組）進行相似度計算。計算過程中，通常將元組中的每個屬性值看作是一個維度，然后在這個多維空間中計算兩個元組之間的距離，距離越小，相似度越高。

基于整個數據集的相似度計算

基于整個數據集的相似度計算是對兩個或多個結構化數據集進行相似度計算。一種常見的方法是對每個數據集進行聚類，然后比較不同數據集的聚類結果的相似度。另一種方法是通過樣本的分布、數據集的元數據等來計算數據集之間的相似度。

延伸閱讀

相似度計算的挑戰

盡管有多種相似度計算方法，但實際應用中仍存在一些挑戰。例如，如何選擇合適的相似度度量標準、如何處理缺失值、如何處理高維數據等。針對這些挑戰，研究者們提出了多種解決方案，如降維技術、缺失值填補方法等，但具體選擇哪種方案需要根據實際數據和任務需求來確定。