基於物品的協同過濾和內容過濾有什麼區別？

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    基於物品的協同過濾，首先從數據庫裏獲取他之前喜歡的東西，然後從剩下的物品中找到和他歷史興趣近似的物品推薦給他。核心是要計算兩個物品的相似度。
內容過濾的基本思想是，給用戶推薦和他們之前喜歡的物品在內容上相似的其他物品。核心任務就是計算物品的內容相似度。
可以注意到兩者的相同點都是要計算兩個物品的相似度，但不同點是前者是根據兩個物品被越多的人同時喜歡，這兩個物品就越相似，而後者要根據物品的內容相似度來做推薦，給物品內容建模的方法很多，最著名的是向量空間模型，要計算兩個向量的相似度。
由此可以看到兩種方法的不同點在於計算兩個物品的相似度方法不同，一個根據外界環境計算，一個根據內容計算。