Spearman、Pearson、Euclidean、Cosine、Jaccard，用来衡量不同数据之间的相似性或差异性

1. Spearman相关系数：

衡量不同数据之间相似性或差异性的一种方法。
它主要用于度量两个变量之间的线性相关性。具体来说，Pearson相关系数反映的是两个变量的协同变化趋势，即当一个变量增加或减少时，另一个变量是否以相似的方式变化。
值的范围为-1到1，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关性，即两个变量之间没有线性关系。

Pearson 适用于两个变量之间的线性关系 ，而Spearman适用于单调关系。
Pearson 处理变量的数据原始值 ，而 Spearman 处理数据排序值 （需要先做变换，transform）
如果散点图表明"可能是单调的，可能是线性的"关系，最好的选择是 Spearman 而不是 Pearson。即使数据证明是完全线性的，用 Spearman 也不会造成信息丢失。但是，如果不是完全线性但使用 Pearson 系数，会丢失 Spearman 可以捕获的信息，是否单调。http://相关系数: Pearson vs Spearman - ml-butcher的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/465213120

衡量两个向量之间的角度相似性，计算公式为两个向量点积除以其模长乘积。
取值范围为 $-1, 1$ ，1表示完全相似，0表示不相关，-1表示完全相反。
常用于文本相似性分析（如TF-IDF向量化后的文本比较）和推荐系统中。
在PPI网络中，使用随机游走生成的节点向量时，比较向量相似性通常更适合使用余弦距离。
原因如下：
向量的方向更重要：
- 在PPI网络中，随机游走生成的向量反映了节点之间的拓扑结构和邻接关系。此时，向量的方向（即节点在网络中的相对位置）往往比向量的绝对大小更重要。
- 余弦距离衡量的是向量之间的夹角，即方向上的相似性，而不考虑向量的长度。因此，适用于比较基于网络拓扑生成的向量。
降低向量长度的影响：
- PPI网络中的节点连接数（度）可能会有较大差异，导致生成的向量大小不同。余弦距离在这种情况下可以消除向量长度对相似性计算的影响，只比较向量的方向。
- 欧氏距离会受到向量长度的影响，如果节点度数差异较大，使用欧氏距离可能会导致相似性评估不准确。
在网络嵌入应用中的常用做法：
- 在大多数基于图嵌入的应用中（如Node2Vec、DeepWalk等），余弦相似度是常见的选择。它在衡量网络节点的相似性时表现更为稳定。