細部まで理解してるわけじゃないので，概説だけ．
趣味趣向の傾向を距離で決めると言っていた．
オレは猛然と否定した．
具体例を挙げよう．
AとBという二者が居るとする．
簡単のために，趣向を示すパラメータは2つ．
つまり，二次元平面．
A(100,50)，B(10,5)という趣向を持ったとする．
Aの距離は111，Bの距離は11．
ここで距離は，ユークリッド距離を用いている．
さて，AとBが近い趣向を持つかどうかを距離で判断するとなると，
誰がどうみても，（スケールの問題はあるが）近いとは言えないだろう．
しかし，パラメータの比率を見れば，AもBも2:1である．
比率が同じということは，ベクトルが同じということだ．
私が思うには，傾向を示すのがベクトル（方向）であり，
執着度を示すのがスカラ（量）だと思う．
この例の場合，AとBは同じ趣向を持っているが，AはBよりも執着度が高い．
そもそも，こういったベクトルで計算するのが最適なのかもわからない．
知情班がやってるように，n次元空間に配置して，
最近傍法などでクラスタを作る方が直感的に分かりやすい．
しかしながら，n次直交で正規化した空間のベクトルでも，
同じ結果なのかもしれない．
どっちにしても，原点に近いベクトルは無趣味・無関心だし，
原点から遠ざかるにつれて，執着度が強くなる．
分かりやすいと言えば分かりやすいかな．
問題なのは，n次直交を図示できないことだ．
空間を理解できる人ならいいけど・・・
って思ってる．備忘録．