10.2 基于Item-Based协同过滤推荐
Item-Based协同过滤推荐是基于商品本身属性之间的关联性分析，最基本的思想是计算物品与物品之间的相似度，通过物品之间的相似程度进行推荐。
10.2.1 Item-Based基本思想
相似度计算的方法都可以用于Item-Based中的物品相似度分析。
物品之间的关联性挖掘是Item-Based的重要任务之一。
10.2.2 Slope One实例：基于评分推荐
1、过适问题
2、Slope One 推荐
3、Slope One 优势
a.便于实现和维护
b.实时性强
c.对购买产品较少的消费者推荐效果相对较好。
基于最简单的Slope One算法，还衍生出了Weighted Slope One算法和Bi-Polar Slope One算法。
