3、itemcf与usercf的不同场景分析

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1、优缺点比较：

推荐实时性：

对于usercf：用户有了新的行为不会很快造成结果的变化，因为usercf是根据用户相似度矩阵进行推荐的，所以user本身的行为并不能造成推荐结果发生改变。
对于itemcf：用户一旦有了新的行为，推荐结果会立即发生改变，是因为itemcf是基于物品相似度矩阵来计算的。

新用户/新物品的推荐

对于usercf：新用户的到来不能立即推荐的，需要等用户有了一定的行为，并且得到了与其他用户的相似度矩阵之后才可以完成推荐，新物品入库后一旦被用户点击，可以通过相似度用户矩阵，将该物品推荐给该用户的相似用户。
对于itemcf：新用户一旦完成了item点击，便可以推荐与该item相似的其他item。新物品的到来，因为新物品并没有与其他物品在相似度矩阵中出现，所以itemcf并不能及时将物品推荐出去。

推荐理由可解释性

对于usercf：是通过用户相似度矩阵来完成推荐的，结果会略显难以解释。
对于itemcf：是通过用户的历史点击行为来进行推荐的，推荐结果更加令人信服。

2、适用场景

性能层面考量

对于usercf：需要计算用户的相似度矩阵，所以并不适用用户很多的操作，计算代价太大。
对于itemcf：需要计算物品的相似度矩阵，适用于物品数远小于用户数的场景。
真实场景中，用户数远大于物品数，所以更倾向于itemcf.

个性化层面考量

对于usercf：需要物品及时下发，切个性化需求不太强烈的领域。
对于itemcf：适用于物品丰富，切个性化推荐强烈的领域。
更倾向于itemcf。