用户协同过滤（UserCF）：相似的用户可能喜欢相同物品。如加了好友的两个用户，或者点击行为类似的用户被视为相似用户。如我兄弟和她的太太互加了抖音好友，他们两人各自喜欢的视频，可能会产生互相推荐。

物品协同过滤（ItemCF）：相似的物品可能被同个用户喜欢。这个就是著名的世界杯期间沃尔玛尿布和啤酒的故事了。这里因为世界杯期间，奶爸要喝啤酒看球，又要带娃，啤酒和尿布同时被奶爸所需要，也就是相似商品，可以放在一起销售。

模型协同过滤：使用矩阵分解模型来学习用户和物品的协同过滤信息。一般这种协同过滤模型有：SVD，SVD++等。这种协同过滤要比前两个来得抽象些，这里先不解释，后面详述。

本文来自👇

推荐算法：3种协同过滤的原理及实现
菠萝王子 2020-03-21
http://m.niaogebiji.com/article-25842-1.html

协同过滤，推荐算法的思维导图在这边👇

协同过滤CF的脑图文件在这边👇
https://files.cnblogs.com/files/guoxinyu/协同过滤CF.zip