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在线课程有很多相关的资料，要理解的比较好推荐看相关的视频。比如下面这门课：
Mining Massive Datasets (Stanford) @ Coursera
另外这门课的配套教材也可以在线免费下载:
Mining of Massive Datasets
谢邀。ItemCF和基于content都是以计算物品相似度为出发点进行推荐，前者是基于用户历史行为，属于协同过滤的范畴。简单来说，如果绝大多数喜欢物品A的用户都喜欢物品B，那么可以认为A和B是相似的。具体计算时是基于user-item矩阵，根据打分模型 和 0-1模型 采用不同的相似度。基于content则是仅考虑物品本身的属性，不考虑用户行为。
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