目錄
1、相似度的度量
歐氏距離，度量的是空間中兩個點的絕對差異，適用於分析用戶能力模型之間的差異：
餘弦相似度，度量的是兩個向量之間的夾角：
皮爾遜相似度，先對向量做了中心化，向量p和q各自減去向量的均值後，再計算餘弦相似度，皮爾遜相似度計算結果在-1到1，-1表示負相關，1表示正相關：
Jaccard相似度，是兩個集合的交集元素個數在並集中所佔的比例：
擴展，在社交網絡中，如何計算好友的相似度。1）選取一些標籤特徵，如職業、愛好、營銷號、是否大v等，計算Jaccord相似度；2）選取帖子關鍵詞向量，計算餘弦相似度；3）選取帖子發佈量、月帖數量、帖子字數等，計算歐氏距離。最終將這幾個相似度融合得到總相似度。
2、基於用戶的協同過濾算法
2.1 算法原理
usercf會給用戶推薦和他興趣最相似的K個用戶喜歡的物品，主要包括兩個步驟：
1、找到和目標用戶興趣相似的用戶集合。用戶相似度採用餘弦相似度
2、找到這個集合中的用戶喜歡的，且目標用戶沒有聽說過的物品推薦給目標用戶
2.2 用戶相似度計算的改進
兩個用戶對冷門物品採取過同樣的行爲更能說明他們興趣的相似度，懲罰熱門物品對用戶相似度的影響
2.3 使用的場景
userCF適用於新聞資訊推薦，如Digg，不同用戶羣體之間的興趣差別很大，推薦結果反映與用戶興趣相似的小羣體的熱點，保證推薦結果的熱門和實時性。同時，資訊更新很快，userCF可以將新資訊推薦給用戶。
3、基於物品的協同過濾算法
3.1 算法原理
ItemCF根據用戶行爲，爲用戶推薦可能感興趣的相似商品，主要分爲兩步
1、計算物品之間的相似度
2、根據物品的相似度和用戶的歷史行爲爲用戶生成推薦列表
3.2 物品相似度計算的改進
熱門物品會獲得較大的相似度，導致推薦結果集中在熱門物品，解決方案如下
其一，加大對熱門物品的懲罰
其二，引入物品的內容相似度，提高推薦結果的覆蓋率和新穎性。
3.3 使用的場景
ItemCF更適合應用在電商網站，如亞馬遜，因爲在電商網站，用戶興趣比較固定和持久，itemcf 根據用戶感興趣的商品，推薦相似商品，推薦結果反映用戶自身的興趣偏好；物品更新速率比較慢，並且用戶數遠遠大於商品數，物品的相似度矩陣更容易計算，物品的相似度矩陣可以每日更新一次；itemCF能夠捕捉到用戶實時的興趣偏好變化，用戶有新行爲時，推薦結果能夠實時更新。
4、userCF和itemCF比較
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UserCF |
ItemCF |
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性能 |
用戶數遠遠小於物品數；物品實時更新 |
物品數遠遠小於用戶數； |
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領域 |
資訊領域，時效性較強，用戶個性化興趣不太明顯 |
電商、音樂、電影等領域，用戶個性化需求強烈 |
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實時性 |
用戶有新行爲，推薦結果不能立即變化 |
用戶有新行爲，一定會導致推薦結果的實時變化 |
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冷啓動 |
新物品上線後，一旦有用戶對物品產生行爲，就可以把新物品推薦給興趣相似的其他用戶 |
新用戶只要對一個物品產生行爲，就可以推薦相似的其他物品 |
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推薦理由 |
很難解釋 |
利用用戶的歷史行爲給用戶做推薦解釋，用戶比較信服 |
參考資料：
https://time.geekbang.org/column/74
《推薦系統實踐》