http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1002887002#/learn/video?lessonId=1003387781&courseId=1002887002
可以用余弦相似度来计算两者的相似度。
如果两者关系为0，可以节省计算，所以用倒排表和相似度矩阵来加速。
对于item-based 协同过滤，用的是喜欢的物品的集合：
二者区别：
Item-based 解释度更强。
协同过滤及大数据处理
原文：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6362534.html
