在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。它以其方法模型简单，数据依赖性低，数据方便采集 , 推荐效果较优等多个优点成为大众眼里的推荐算法“No.1”。本文将带你深入了解协同过滤的秘密，后续将给出基于 Apache Mahout 的协同过滤算法的高效实现。
推荐中的协同过滤算法简单说明下：
首先，通过分析用户的偏好行为，来挖掘出里面物品与物品、或人与人之间的关联。
其次，通过对这些关联的关系做一定的运算，得出人与物品间喜欢程度的猜测，即推荐值。
最后，将推荐值高的物品推送给特定的人，以完成一次推荐。
协同过滤算法大致可分为两类，基于物品的与基于用户的；区分很简单，根据上面的逻辑，若你挖掘的关系是物品与物品间的，就是基于物品的协同过滤算法，若 你挖掘的关系是用户与用户间的，就是基于用户的协同过滤算法；由于它们实现是有所不同，所以我分开整理，先来看看基于物品的协同过滤实现，我自己画了一幅 图：
我通过数字的顺序，来标示数据变化的方向（由小到大）；下面分析下每一个步骤的功能以及实现。
首先，说明下两个大的数据源，用户偏好数据：UserID、ItemID、Preference：表示一个对一个物品的喜好程度；关系数据：ItemIDA(UserIDA)、ItemIDB(UserIDB)、Similarity：表示两个人或物品间的相似程度；接着一个用户来了，我们需要为其推荐，得拿到他的身份标示，一般是UserID，于是：
①. 查找这个用户喜欢过的物品（即偏好的产品，并查出偏好值后面会用），以及还没有喜欢过的商品，前者是推荐运算的根据，后者作为一个产生推荐的一个集合；如② 画的那样。
②. 这里是一个可扩展的地方（我自己理解）；因为这两部分的数据的作用非常明显，修改这两个集合对后面产生的推荐结果可产生非常直观的影响，比如清洗过滤，或根据用户属性缩小集合；不仅使后面推荐效果更优，运算性能也可以大幅度提高。
③. 查找这两个集合之间的关系，这是一对多的关系：一个没有偏好过的物品与该用户所有偏好过的物品间的关系，有一个值来衡量这个关系叫相似度Similarity；这个关系怎么来的，看蓝色箭头的指向。步骤⑥
④. 得到这个一对多的关系后，就可以计算这个物品对于这个用户的推荐值了，图中similarity_i-x表示Item_i 与 Item_x 之间的相似度，Item_x是该用户偏好过得，该用户对其偏好值记为 value_x ，相乘；Item_i 与 该用户偏好过的所有物品以此做以上运算后，得到的值取平均值 便是 Item_i的推荐值了。注：有可能Item_i 不是与所有 该用户偏好过的物品都都存在相似性，不存在的，不计算即可；另外这里方便理解介绍的都是最简单的实现；你也可以考一些复杂的数学元素，比如方差来判断离散 性等。
⑤. 这步就简单多了，刚才对该用户没有偏好过的集合中的所有Item都计算了推荐值，这里就会得到一个list，按推荐值由大到小排序，返回前面的一个子集即可。
⑥。 前面已经提到，关系数据时怎么来的，也是根据用户的偏好数据；你把其看成一个矩阵，横着看过来，参考两个Item间的共同用户，以及共同用户的偏好的值的接近度；这里的可选择的相似度算法很多，不一一介绍了，前面提到的IBM博客也详细讲解了。
基于物品的协同过滤算法分析完了，下面是基于用户的协同过滤算法，还是自己画了一幅图：
①. 同样也是查询，只是查询的对象不一样了，查询的是与该用户相似的用户，所以一来直接查了关系数据源。以及相似用户与该用户的相似度。
②. 与刚才类似，也是对数据集的一个优化，不过作用可能没那么大。（个人感觉）
③. 查询关系数据源，得到相似用户即邻居偏好过的物品；如步骤④；图中由于空间小，没有把所有邻居的偏好关系都列出来，用……表示。其次还要得到该用户偏好过的物品集合。
④. 被推荐的Item集合是由该用户的所有邻居的偏好过的物品的并集，同时再去掉该用户自己偏好过的物品。作用就是得到你的相似用户喜欢的物品，而你还没喜欢过的。
⑤. 集合优化同基于物品的协同过滤算法的步骤②。
⑥. 也是对应类似的，依次计算被推荐集合中Item_i 的推荐值，计算的方式略有不同，Value_1_i表示邻居1对，Item_i的偏好值，乘以该用户与邻居1的相似度 Similarity1；若某个邻居对Item_i偏好过，就重复上述运算，然后取平均值；得到Item_i的推荐值。
⑦、⑧. 与上一个算法的最后两部完全类似，只是步骤 ⑧你竖着看，判断两个用户相似的法子和判断两个物品相似的法子一样。