推荐系统user-based和item-based协同过滤算法定性比较

    研究生期间作了两年的推荐系统、数据挖掘方面的学术研究，由于工做的缘由，近期正在整理当初的学习资料和代码，本篇主要参考资料为项亮的《推荐系统实践》。算法     在现实的状况中，每每物品的个数是远远小于用户的数量的，并且物品的个数和类似度相对比较稳定，能够离线完成工做量最大的类似性计算步骤，从而大大下降了在线计算量，基于用户的实时性更好一些。可是具体使用的场景，还须要根据具体的业务类型来区分

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