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协同过滤在推荐算法领域是一个老生常谈的算法，在此仅对理论部分做一个总结。
协同过滤分为基于用户的协同过滤(UserCF)和基于用户的协同过滤(ItemCF)
UserCF通俗的解释就是把与用户相似的用户喜欢的东西推荐给该用户。故推荐系统中有一个用户相似度矩阵。
ItemCF通俗的说就是把与用户有过行为的物品相似的物品推荐给该用户。故推荐系统中有一个物品相似度矩阵。
但是在电子商务网站中，例如某宝，用户活跃量很大，经常更新用户相似矩阵代价很大，不适合使用基于物品的推荐。而在新闻类网站中，新闻作为物品的实体变化很快，同物品之间相似度变化更为频繁，不适合用基于物品的推荐，反而用户兴趣相对稳定，使用基于用户的推荐更为合适。
个性化推荐
- UserCF
不同用户的相似度，更多的表现在其对冷门物品采取的行为。这样才能更好的满足个性化推荐的需求。UserCF的推荐结果着重反映和用户兴趣相似的小群体的热点。 - ItemCF
根据长尾理论，越是冷门的用户行为更能反映用户的个性化需求。所以在计算物品相似度的过程中，应该适当惩罚热门物品对物品相似度的影响。这样能够降低推荐结果的流行度，增加推荐结果的覆盖率。ItemCF着重维系用户的历史兴趣。
两种算法的对比：
| UserCF | ItemCF |
|---|---|
| 性能 | |
| 适用于用户较少的场合；如果用户较多，计算用户相似度矩阵代价较大 | 适用于物品数明显小于用户数的场合，如果物品很多，计算物品相似度矩阵代价很大 |
| 领域 | |
| 时效性较强，用户个性化兴趣不太明显的领域 | 长尾物品丰富，用户个性化需求强烈的领域 |
| 实用性 | |
| 用户有新行为，不一定造成推荐结果的立即变化 | 用户有新行为，一定会导致推荐结果的实时变化 |
| 冷启动 | |
| 在新物品对很少的物品产生行为后，不能立即对他进行个性化推荐，因为用户相似度是每隔一段时间离线计算的；新物品上线后一段时间，一旦有用户对物品产生行为，就可以将新物品推荐给和对它产生行为用户兴趣相似的其他用户 | 新用户只要对一个物品产生行为，就可以给他推荐和该物品相关的其他物品；但没有办法在不离线更新物品相似度的情况下将新物品推荐给用户 |
| 推荐理由 | |
| 很难提供用户信服的推荐解释 | 利用用户的历史行为给用户做推荐解释，可以令用户比较信服 |