摘要：
协同过滤是推荐系统中用的比较多的算法，也是容易理解较简单的算法，而且效果也不错。协同过滤又分为：item-based collaborative filtering: 喜欢这个物品的人还喜欢什么， 代表有amazonuser-based collaborative filtering: 和我相似的人还喜欢什么， 代表有digg两种方法计算类似，先要找出相似的item或user。计算相似度（距离）的方法也不少，列举一下：(参考http://www.chinaz.com/web/2011/1008/212684.shtml）曼哈顿距离：∑|xi- yi|, 就是每个维度之差相加欧几理德距离： sq 阅读全文
