两种协同过滤算法在代码上的不太

一致之处

1. 数据预处理：两种算法都需要对原始数据进行预处理，例如将用户评分矩阵转换为物品评分矩阵、去除评分偏差等。
2. 计算相似度：两种算法都需要计算物品之间的相似度，常用的方法有余弦相似度和皮尔逊相关系数。
3. 预测评分：两种算法都需要根据相似度和用户历史评分来预测用户对未评分物品的评分。

两种协同过滤算法在代码上的不太一致之处

1. 矩阵分解：基于模型的协同过滤算法通常使用矩阵分解技术来降低数据维度，例如SVD、ALS等。而基于邻域的协同过滤算法则不需要进行矩阵分解。
2. 评分预测方法：基于邻域的协同过滤算法通常使用加权平均或加权和的方法来预测评分，而基于模型的协同过滤算法则使用更加复杂的模型来预测评分，例如SVD++、FM等。
3. 召回和排序：基于邻域的协同过滤算法通常将预测评分作为召回结果，而基于模型的协同过滤算法则需要对召回结果进行排序，例如使用LR、GBDT等排序模型。