三、基于物品的协同过滤算法

一.背景及优势 随着网站的用户数目愈来愈大，计算用户兴趣类似度矩阵愈来愈困难，其运算时间复杂度和空间时间复杂度的增加和用户数的增加近似于平方关系。其次，基于用户的协同过滤算法很难对推荐结果做出解释。 所以产生了基于物品的协同过滤算法（ItemCF)。ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的类似度，它主要经过分析用户的行为记录计算物品之间的类似度。 ItemCF能够利用用户的行为给推荐结

>>阅读原文<<