协同过滤与关联规则推荐算法的区别

协同过滤和关联规则都是推荐系统中常用的算法。它们的主要区别在于推荐的方式和应用场景。

协同过滤是一种基于用户行为历史数据的推荐算法，它利用用户行为数据（例如用户的浏览、购买、评分等）来推断用户的偏好，进而给用户推荐相似的物品。协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种，前者是找到与目标用户兴趣相似的其他用户，再推荐这些用户喜欢的物品；后者是找到与目标物品相似的其他物品，再推荐这些物品给目标用户。

关联规则推荐算法是一种基于频繁项集挖掘的推荐算法，它通过分析用户购买的商品之间的关联性，来发现用户可能感兴趣的商品组合。关联规则推荐算法可以挖掘出商品之间的关联规则，例如“购买了A商品的用户，也经常购买B商品”，然后根据这些规则来推荐商品。

在应用场景上，协同过滤算法主要应用于个性化推荐系统和社交网络中，例如Netflix电影推荐、Facebook好友推荐等；而关联规则推荐算法则主要应用于超市、网购等商业领域，例如超市商品组合推荐、电商中的商品搭配推荐等。