协同滤波在推荐当中应用比较广泛的算法，协同滤波主要是有两种方式：

既然是推荐，一定设计人和物两个方面，因此 CF 分为基于用户的CF和基于item的CF。

一、基于用户的CF计算用户之间的相似性，并且推荐相互之间物品的差集，这里的特征向量是item 列表向量；

二、基于item的CF主要是计算item之间的相似性，这里的特征向量是用户拥有情况向量，对相似性比较大的特征向量A,B当中的差集用户进行相互推荐。

 

两种方法各有有确定和所适应的场景。

 

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