用户的评价构成的数据库，来预测该用户对未评价项目的评分。例如: 如果一个人给披头士的评分为5（总分5）的话，我们能否预测他对席琳狄翁新专辑的评分呢？这种情形下, item-based 协同过滤系统根据其它项目的评分来预测某项目的分值，一般方法为线性回归(formula_1). 于是，需要列出x^2个线性回归方程和2x^2个回归量，例如：当有1000个项目时，需要列多达1,000,000个线性回归方程， 以及多达2,000,000个回归量。除非我们只选择某些用户共同评价过的项目对，否则协同过滤会遇到