10.2 基于Item-Based协同过滤推荐

Item-Based协同过滤推荐是基于商品本身属性之间的关联性分析，最基本的思想是计算物品与物品之间的相似度，通过物品之间的相似程度进行推荐。

10.2.1 Item-Based基本思想

相似度计算的方法都可以用于Item-Based中的物品相似度分析。

物品之间的关联性挖掘是Item-Based的重要任务之一。

10.2.2 Slope One实例：基于评分推荐

1、过适问题

2、Slope One 推荐

3、Slope One 优势

a.便于实现和维护

b.实时性强

c.对购买产品较少的消费者推荐效果相对较好。

基于最简单的Slope One算法，还衍生出了Weighted Slope One算法和Bi-Polar Slope One算法。