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过适(过拟合) 问题。另外一种更好的方法是使用更简单一些的式子，比如 formula_2：实验证明当使用一半的回归量的时候，该式子（称为Slope One）的表现有时优于线性回归方程。该简化方法也不需要那么多存储空间和延迟。Item-based 协同