📚 AI实践：基于Python的协同过滤推荐系统

协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中最经典的算法之一，通过分析用户行为数据挖掘潜在兴趣。以下是使用Python实现的核心步骤：

🧠 基本原理

1. 用户-物品评分矩阵
   用 用户ID x 物品ID 表格存储评分数据

   

2. 相似度计算
   常用余弦相似度或皮尔逊相关系数

   from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
   similarity_matrix = cosine_similarity(ratings_matrix)
   

3. 预测评分
   通过邻居用户/物品的评分进行预测

   

🛠 实现步骤

• 安装必要库：pip install pandas scikit-learn
• 数据预处理：使用 pandas 读取评分数据
• 构建模型：选择基于用户的协同过滤（User-Based CF）或基于物品的协同过滤（Item-Based CF）
• 生成推荐：计算Top-N推荐列表

🌐 扩展阅读

想深入了解矩阵分解优化？请查看 /ai_practice/matrix_factorization_recommendation_python 的进阶教程。

⚠️ 注意：实际部署需考虑冷启动、稀疏性等挑战，建议结合深度学习方法提升效果