item-CF怎么计算相似度，用什么优化

对于基于项目的协同过滤（item-based collaborative filtering），计算项目之间的相似度是非常重要的。常用的方法有以下几种：

1. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过计算项目之间的向量夹角来度量相似度。具体计算公式为：
其中，A和B分别表示两个项目的向量表示，例如使用项目的特征向量，而|A|和|B|表示向量的模。

2. 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）：通过计算项目之间的线性相关性来度量相似度。具体计算公式为：
其中，R(A,B)表示项目A和项目B之间的皮尔逊相关系数，n表示用户数，r(A,i)和r(B,i)分别表示用户对项目A和项目B的评分。

3. Jaccard相似度（Jaccard Similarity）：主要用于计算项目之间的二元关系（如是否购买、是否点击等）。具体计算公式为：
其中，|A∩B|表示项目A和项目B同时出现的用户数，|A∪B|表示项目A和项目B出现的总用户数。

优化方法主要包括以下几个方面：

1. 基于物品的压缩：可以使用稀疏矩阵的压缩存储方式，减少计算相似度时的空间复杂度。

2. 基于近似计算：由于计算相似度的复杂度较高，可以采用近似计算的方法，如LSH（局部敏感哈希）等。

3. 优化算法：可以使用并行计算、分布式计算等技术来提高计算相似度的效率。

4. 特征选择：可以选择更加有代表性的特征来计算相似度，以减少计算量。

以上是常见的item-CF相似度计算方法和优化技巧，具体选择哪种方法和优化策略要根据实际情况来确定。