协同过滤

协同过滤是一种推荐系统算法，通过收集大量用户对项目的评价或偏好，发现用户之间的相似性和项目之间的相关性，从而预测用户对未知项目的喜好程度。其核心思想是“物以类聚、人以群分”，即具有相似兴趣爱好的用户倾向于喜欢相似的项目。协同过滤主要分为两类：基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。前者通过计算用户间的相似度来为用户推荐他可能感兴趣的项目，后者则通过计算项目间的相似度来为项目推荐与其相似的其他项目。协同过滤在电商、社交网络等领域广泛应用，为用户提供个性化的推荐服务。