协同过滤推荐系统是一种基于用户行为数据的推荐算法，通过分析用户之间的相似性来预测用户可能感兴趣的项目。以下是一些关于协同过滤推荐系统的基本概念和实现方法。
基本概念
- 用户相似度：衡量两个用户之间相似程度的指标，常用的方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
- 项目相似度：衡量两个项目之间相似程度的指标，常用的方法包括余弦相似度、Jaccard相似度等。
- 推荐算法：根据用户和项目的相似度，为用户推荐可能感兴趣的项目。
实现方法
- 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用户，然后推荐这些用户喜欢的项目。
- 基于项目的协同过滤：通过计算项目之间的相似度，找到与目标用户喜欢的项目相似的项目，然后推荐这些项目。
- 混合协同过滤：结合基于用户和基于项目的协同过滤方法，以提高推荐效果。
应用场景
- 电子商务：为用户推荐商品。
- 社交媒体：为用户推荐好友、文章等。
- 在线视频：为用户推荐视频。
相关资源
协同过滤推荐系统架构图