基于内容的推荐和基于协同过滤推荐

1.基于内容的推荐：根据物品或内容的元数据，发现物品或内容的相关性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品。

如：对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。

 

2.基于协同过滤推荐

(1)基于用户的协同过滤推荐(User-based Collaborative Filtering Recommendation)

基于用户的协同过滤推荐算法先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居，然后根据目标用户的邻居的喜好产生向目标用户的推荐。基本原理就是利用用户访问行为的相似性来互相推荐用户可能感兴趣的资源。

(2)基于项目的协同过滤推荐(Item-based Collaborative Filtering Recommendation)

根据所有用户对物品或者信息的评价，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息将类似的物品推荐给该用户。

(3)基于模型的协同过滤推荐(Model-based Collaborative Filtering Recommendation)

基模型的协同过滤推荐就是基于样本的用户喜好信息，训练一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好的信息进行预测推荐。

 

综上所述：

基于内容的推荐，只考虑了对象的本身性质，将对象按标签形成集合，如果你消费集合中的一个则向你推荐集合中的其他对象；

基于协同过滤的推荐算法，充分利用集体智慧，即在大量的人群的行为和数据中收集答案，以帮助我们对整个人群得到统计意义上的结论，推荐的个性化程度高。