皮尔逊相关度，实际上也是一种余弦相似度，不过先对向量做了中心化，向量 p 和 q 各自减去向量的均值后，再计算余弦相似度。
皮尔逊相关度计算结果范围在 -1 到 1。-1 表示负相关，1 比表示正相关。皮尔逊相关度其实度量的是两个随机变量是不是在同增同减。
如果同时对两个随机变量采样，当其中一个得到较大的值另一也较大，其中一个较小时另一个也较小时，这就是正相关，计算出来的相关度就接近
1，这种情况属于沆瀣一气，反之就接近 -1。
由于皮尔逊相关度度量的时两个变量的变化趋势是否一致，所以不适合用作计算布尔值向量之间相关度，因为两个布尔向量也就是对应两个 0-1
举例说明，每个行向量表示某个用户对所有电影的评分
先把数据中心化
然后计算用户 A 和其他用户的 Pearson 相关系数：
可以发现用户 A 和用户 B 喜好接近，因此可以将 B 喜欢但 A 没看过的密室推荐给 A，同时也可以将 A 喜欢但 B 没看过的火焰杯推荐给 B。