顾名思义，这是一个相对简单的问题。在这两种方法中，我们都计算两个项目之间的相似性（当然可以使用不同的度量方法）。然后我们推荐与用户刚刚使用过的项目最接近的项目。能有人向我解释一下这两者有什么不同吗？

回答：

从概念上讲，基于内容的推荐系统是一种推荐系统，它不一定使用聚类策略，相反，它可以实施任何策略。基于内容的推荐系统可以应用分类、预测、聚类或将所有这些策略结合起来，为我们称为决策支持系统的东西提供推荐。

K-means是一种策略，它使用数据集的属性作为向量，并基于项目之间的欧几里得距离，测量数据集中每个项目所属的给定k个聚类数。

基于内容的推荐系统可以使用k-means作为策略的一部分，向决策支持系统提供推荐。