推荐算法-用户推荐（UserCF）和物品推荐（ItemCF）对比
一、定义
UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品
ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品
根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点，根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣，即：
UserCF是某个群体内的物品热门程度
ItemCF是反应本人的兴趣爱好，更加个性化
二、新闻类网站采用UserCF的原因
- 用户大都喜欢热门新闻，特别细粒度的个性化可忽略不计
- 个性化新闻推荐更强调热点，热门程度和实效性是推荐的重点，个性化重要性则可降低
- ItemCF需要维护一张物品相关度的表，当物品量更新速度太快时，此表的维护在技术上有难度。新闻类网站对于新用户可直接推荐热门新闻即可
- 对于电商、音乐、图书等网站而言，ItemCF的优势更大
- 用户的兴趣比较固定和持久；
- 不需要太过考虑流行度，只需要帮用户发现他研究领域相关物品即可
- 技术角度考量
UserCF需要维护一个用户相似度矩阵
ItemCF需要维护一个物品相似度矩阵
三、优缺点对比
| 项目 | UserCF | ItemCF |
|---|---|---|
| 性能 | 适用于用户较少的场合，如果用户过多，计算用户相似度矩阵的代价交大 | 适用于物品数明显小于用户数的场合，如果物品很多，计算物品相似度矩阵的代价交大 |
| 领域 | 实效性要求高，用户个性化兴趣要求不高 | 长尾物品丰富，用户个性化需求强烈 |
| 实时性 | 用户有新行为，不一定需要推荐结果立即变化 | 用户有新行为，一定会导致推荐结果的实时变化 |
| 冷启动 | 在新用户对少的物品产生行为后，不能立即对他进行个性化推荐，因为用户相似度是离线计算的。新用户只要对一个物品产生行为，就能推荐相关物品给他，但无法在不离线更新物品相似度表的情况下将新物品推荐给用户 | 新物品上线后一段时间，一旦有用户对物品产生行为，就可以将新物品推荐给其他用户 |
| 推荐理由 | 很难提供 | 可以根据用户历史行为归纳推荐理由 |
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