上一讲讲到userCF算法，该算法是根据用户之间相似度，来给目标用户推荐与他们相似用户产生过行为的物品。该算法在某些应用场景并不适用。首先随着网站用户数目越来越大，计算用户兴趣相似矩阵越来越困难，运算时间复杂度和空间复杂度和用户增长近似于平方关系。其次，基于用户的协同过滤很难对推荐结果作出解释。上一讲讲到userCF算法，该算法是根据用户之间相似度，来给目标用户推荐与他们相似用户产生过行为的物
阅读背景：
机器学习->推荐系统->itemCF算法
来源：互联网
分享到：
