协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是一种广泛应用于个性化推荐系统的技术，它通过分析用户之间的相似性和物品之间的关联性来进行推荐。该算法主要分为两类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤通过计算用户之间的相似度，找到与目标用户相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户；而基于物品的协同过滤则是通过计算物品之间的相似度，找到与目标用户喜欢的物品相似的其他物品，将这些相似物品推荐给目标用户。协同过滤推荐算法具有简单、易于实现、适应性强等优点，但也存在稀疏性问题和冷启动问题等挑战。