请教各位大佬，Python菜鸟一个，想问一下下面这个问题
问题描述：
协同过滤中，基于物品与基于用户的混合模式思想是什么？
怎样用电影数据集来实现这一算法？
答
请提供更多的背景信息， 你的问题和Python 的关系是? 你要达到的目的是？
答
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答
协同过滤的基于物品与基于用户，就等于 Itemcf 与 UserCF，下面也用这两次代替。
Itemcf 的原理是计算物品之间相似度，是历史化行为。
UserCF 的原理是计算相似的用户集合，更社会化行为。
打个比方，电影音乐这种推荐，有评判依据的用itemcf比较好，社交网站这种有兴趣爱好活动范围的就usercf比较好。
你问的混合模式，应该是融合了itemcf和usercf的个性化推荐方法，
比如从多个维度出发，分别构建User矩阵和Item矩阵，根据特征用不同算法，完善两种算法的自身缺点，
最后结合一下计算出一个推荐规则。
答
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