推荐算法之用户推荐（UserCF）和物品推荐（ItemCF）对比
一、定义 UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点，根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣，即： UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反应本人的兴趣爱好，更加个性...
usercf 与 itemcf的原理分析
再看《推荐系统实践》这本书的时候，在usercf与itemcf的推荐原理上，不是很清晰，特此做了一下总结： 用户：A，B，C，D 商品：a，b，c，d，e 案例一：我们有如下购买行为记录，分别计算矩阵usercf 与 itemcf相似度矩阵 A：a，b，d B：a，c C：b，e D：c，d，...