基于用户的协同过滤原理很简单，找到购买喜好相近的用户，把某用户购买的商品推荐给和他相似的用户。比如下表，A和C的购买记录较为相似，则会把A购买了的物品D推荐给用户C
| 物品A | 物品B | 物品C | 物品D | |
|---|---|---|---|---|
| 用户A | √ | √ | √ | |
| 用户B | ||||
| 用户C | √ | √ | 推荐 |
主要是稀疏问题
基于用户的协同过滤在实际应用中用的很少，主要是以下问题：
推荐系统的基本算法：基于邻域的推荐（基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤） http://www.jianshu...
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协同过滤 基于用户的协同过滤，和基于物品的协同过滤Item CF适用于电子商务网站的推荐系统User CF适用于新...
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基于用户的协同过滤和皮尔逊相关系数 概念： 基于用户的协同过滤算法：就是把和你相似的用户喜欢的东西推荐给你。 协同...
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本文标题：推荐系统基础（一）：基于用户的协同过滤
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