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早期的协同过滤大多是“基于物品的协同过滤”。在此基础上，2010年以来人们还发展出了“基于用户的协同过滤”。这是一个令“猜你喜欢”成功运作的机制，其核心是：“和你相似的人，也会喜欢你喜欢的东西”，即所谓的“物以类聚，人以群分”。比如，如果系统发现位于某个地区、常购买某类物品、喜欢听某人的歌、有某种程度学历的女性大都喜欢看某个类型的“霸道总裁”。那么，当系统下一次遇到一位符合条件的女性，即便她此前从不看任何“霸道总裁”，也会为她推荐，而且成功的概率很大。通过这种方式，算法能够在个体的“意料之外”推荐其偏好的内容，实现某种“个性化定制”的效果。但实际上，算法并不关心一个人的“个性”，它关心的反而是人与人之间的“共性”，并对新加入的成员进行偏好预判。这也带来新的忧虑，当预判高度准确时，人们依然会担心自己是否处在只有自我、没有他者的“茧房效应”中。
