UserCF原則：UserCFは、ユーザーと彼の記事共通の利益を持っているが、ユーザーに好きなことをお勧めします
ItemCF原則：ItemCFユーザーに彼の前の好きなアイテムとアイテムが推奨するものと類似
UserCFは、ユーザー項目の小グループの利益反映し、より多くの社会的な推奨の人気を、そしてItemCFはより推奨パーソナライズされた遺産でユーザー自身の関心を反映して、
適しニュース推奨する理由UserCF：
- 人気と適時は、フォーカスのニュースの勧告をパーソナライズし、これら二つのややマイナーに対するパーソナライズされています
- UserCF同様のユーザ関心テーブルを維持する必要性、および同様のリスト項目を維持するItemCFの必要性、ニュース記事は、ItemCFはその後、類似度テーブルの項目はすぐに更新する必要があるので、場合、システムの更新速度が非常に高速で推奨され達成することは困難です
ItemCF書籍、映画、電子商取引のウェブサイトの理由のために適しました：
- ユーザーの関心が固定され、比較的長く持続されます
- これらのシステムの知識は、彼らはアイテムの品質を判断しやすくするために、以下のユーザーの人気を必要とするが、自分の分野で自分の記事の品質を判断することが知られています
アプリケーションのUserCF：
- ユーザが少ない時、ユーザーの多くは、ユーザーのコンピューティング類似度行列が高価である場合（ニュースサイト）
- 関心の適時強い、ユーザーのパーソナライズあまり目立たないエリア
- だから、ユーザーが説明勧告を説得与える必要がないこと
アプリケーションのItemCF：
- そのような項目（サイト）の多くのような著しく少ない時のユーザーの数より適したアイテムの数、類似性行列を計算するには、高価な商品であります
- 長尾アイテムパーソナライズされた区域のための豊富な、強力なユーザーの需要を
- ユーザーが説明お勧めですかユーザーの歴史的動作を使用する必要があり、ユーザーがより説得することができます