2.3.1　UserCF

基于用户的协同过滤（User Based Collaborative Filtering，UserCF）[3]，也是最基础的“人以群分”的概念，而定义人的要素主要是人的行为。

例如，已知每个用户喜爱的物品集合或者每个用户对产品的打分情况，可以用相似度指标计算出每两两用户之间的相似度，然后得到每个用户的近邻，即相似用户。这一步其实在机器学习中是K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）。

可以设定一个K值，即得到每个用户的K个最近邻，然后从这K个最近邻中挑选他们喜爱的物品并推荐给目标用户。