基于用户的协同过滤和皮尔逊相关系数

推荐系统的经典算法就是协同过滤了，协同过滤算法有两种，一种是基于物品的，一种是基于用户的。从很多实验效果来看基于用户的协同过滤算法要好于基于物品的协同过滤算法。

那么简单来说基于物品的协同过滤算法是说我会推荐给你和你喜欢物品相似的物品，而基于用户的协同过滤算法是说我把和你相似的用户喜欢的东西推荐给你。为什么叫协同过滤呢，因为我们是利用用户的群体行为来作这些相似操作的。计算物品的相似的时候我们比较不同的人来对他打分来比较，同样计算用户相关性的时候我们就是通过对比他们对相同物品打分的相关度来计算的，我们来举个例子。