熟悉基于用户、基于物品的协同过滤之间区别及适用场景

在讨论“基于用户的协同过滤”和“基于物品的协同过滤”的应用场景时，需要了解这两种方法的基本原理和适用条件。

### 基于用户的协同过滤
- **原理**：通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，推荐这些相似用户喜欢的物品给目标用户。
- **适用场合**：
- **个性化需求**：适用于用户对物品有个性化需求的领域，因为它直接考虑了用户的偏好。
- **用户量**：更适合用户数量较少的场合，因为当用户量很大时，计算用户相似度可能会导致高昂的计算成本。

### 基于物品的协同过滤
- **原理**：通过找到与目标物品相似的其他物品，推荐这些相似物品给对目标物品有过互动的用户。
- **适用场合**：
- **稳定性**：适用于物品数量较少或物品相对稳定的场合，因为物品相对不变，可以提前计算相似度，节省计算资源。
- **个性化需求**：不直接以用户的个性化需求为出发点，而是基于物品间的相似性进行推荐。

### 给出答案
- **A**: 基于用户的协同过滤确实适用于用户对物品个性化需求强烈的领域。这个说法正确。
- **B**: 基于用户的协同过滤适用于用户较少的场合，因为计算用户相似度的开销较高。这个说法正确。
- **C**: 基于物品的协同过滤并不直接适用于用户对物品个性化需求强烈的领域，因为它主要关注物品相似性而非用户个性化需求。这个说法错误。
- **D**: 基于物品的协同过滤适用于物品数量较少的场合，以减少计算复杂度。这个说法正确。

### 正确答案
- **C**: 基于物品的协同过滤适用于用户对物品个性化需求强烈的领域。此说法错误，因为基于物品的协同过滤主要依赖物品间的相似性，而不是用户的个性化需求。