亚马逊将这种自产的数学策画体式格式称为“物品对物品的合作过滤”（item-to-item collaborative filtering），哄骗这种算法来为回头客定制浏览体验。
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Unlike other algorithms, item-to-item collaborative filtering is able to meet this challenge.
与其他算法不同，商品到商品的协同过滤能满足这样的挑战。
Here, we compare these methods with our algorithm, which we call item-to-item collaborative filtering.
在此，我们就这些方法与我们的算法——我们称之为商品到商品的协同过滤——进行对比。
Our algorithm, item-to-item collaborative filtering, scales to massive data sets and produces high-quality recommendations in real time.
我们的算法，也就是商品到商品的协同过滤，符合海量的数据集和产品量，并能实时得到高品质的推荐。
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