协同过滤，基于内容推荐有什么区别？

举个简单的小例子，我们已知道用户u1喜欢的电影是A，B，C用户u2喜欢的电影是A, C, E, F用户u3喜欢的电影是B，D我们需要解决的问题是：决定对u1是不是应该推荐F这部电影基于内容的做法：要分析F的特征和u1所喜欢的A、B、C的特征，需要知道的信息是A（战争片），B（战争片），C（剧情片），如果F（战争片），那么F很大程度上可以推荐给u1，这是基于内容的做法，你需要对item进行特征建立和建模。协同过滤的办法：那么你完全可以忽略item的建模，因为这种办法的决策是依赖user和item之间的关系，