推荐系统中的协同过滤算法（Collaborative Filtering）是信息过滤技术的一种，它通过分析用户间的行为模式或偏好来推荐信息。协同过滤分为两种主要形式：用户基于和物品基于。
协同过滤的特点
- 个性化推荐：根据用户的行为或偏好推荐，更符合个人口味。
- 无冷启动问题：不需要大量初始数据，适用于新用户或新物品推荐。
- 易于扩展：可以通过增加用户或物品进行扩展。
常见的协同过滤算法
用户基于的协同过滤（User-based Collaborative Filtering）
- 通过找到与目标用户兴趣相似的用户群体，推荐这些用户喜欢的物品。
物品基于的协同过滤（Item-based Collaborative Filtering）
- 通过分析物品间的相似性，为用户推荐与其已评价物品相似的物品。
图像示例
更多信息
如果您想了解更多关于协同过滤的知识，可以参考我们站内的推荐系统概述教程。