通过计算不同用户对于不同物品的评分，获得物品间的关系。基于物品间的关系对用户进行相似物品的推荐。
举例说明，每一个行向量表示某个物品被各个用户的评分，先中心化
如何预测用户 E 对 哈利波特的喜好程度？计算哈利波特和其他电影之间的 Pearson 相关系数
选择相关性较大的其他电影，拿出用户 E 对这些电影的评分，利用 Pearson 相关系数做 weighted sum：
从原理上看，基于用户或基于物品都是可以的，但实践中以物品为基础效果更好，且需要很少的数据就可以进行预测，用户法需要大量数据。