¿Cuál es la diferencia entre el filtrado colaborativo y las recomendaciones basadas en contenido?

Las ideas centrales del filtrado colaborativo y la recomendación basada en contenido son diferentes:

El filtrado colaborativo se centra en encontrar ciertos patrones implícitos a partir de big data (inteligencia colectiva), con elementos como núcleo. lo cual es una mejora en el filtrado colaborativo basado en el usuario. La recomendación basada en contenido se centra en hacer coincidir el modelado a través de la información de atributos de los objetos para encontrar usuarios o productos similares. La esencia es "te gusta algo y te recomiendan cosas similares".

Introducción:

La recomendación personalizada es la recomendación inteligente del sistema. Los principios de recomendación personalizada más utilizados son estos tres métodos: recomendación basada en contenido, filtrado colaborativo basado en usuarios y filtrado colaborativo basado en elementos. El núcleo de estos tres métodos de recomendación es calcular la similitud.