协同过滤原理详解

协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统的核心技术之一，通过分析用户行为数据挖掘潜在兴趣。可分为以下类型：

1. 基本概念

- **核心思想**：基于"如果A和B喜欢相似物品，则A可能喜欢B喜欢的物品"的假设 - **数据基础**：用户-物品评分矩阵（如电影评分、商品购买记录） - **典型场景**：电商推荐、视频平台内容推荐

2. 原理详解

用户相似度计算

使用余弦相似度公式： $$ \text{sim}(u, v) = \frac{\sum_{i}(r_{ui} \cdot r_{vi})}{\sqrt{\sum_{i} r_{ui}^2} \cdot \sqrt{\sum_{i} r_{vi}^2}} $$

推荐生成流程

1. 收集用户历史评分数据
2. 计算用户间相似度
3. 加权聚合相似用户评分
4. 生成推荐列表

3. 算法分类

类型	特点	代表算法
基于评分	分析评分数据	基于用户协同过滤（User-CF）
基于物品	分析物品特征	基于物品协同过滤（Item-CF）

4. 应用场景

• 电商：根据购买记录推荐相关商品
• 视频平台：根据观看历史推荐相似内容
• 社交网络：发现共同兴趣的朋友

5. 扩展阅读

想深入了解协同过滤的实践应用？可参考协同过滤的应用实例路径。