协同过滤是一种常用的推荐系统算法，它通过分析用户之间的相似性来预测用户可能喜欢的项目。以下是关于协同过滤的一些基本概念和示例。
基本概念
协同过滤主要分为两种类型：
- 用户基于的协同过滤：根据相似用户的偏好来推荐项目。
- 项目基于的协同过滤：根据相似项目的特征来推荐项目。
示例
假设我们有一个用户对电影的评分数据，我们可以使用协同过滤来推荐用户可能喜欢的电影。
- 用户基于的协同过滤：找到与目标用户评分最相似的其他用户，然后推荐这些用户喜欢的电影。
- 项目基于的协同过滤：找到与目标用户评分最相似的其他电影，然后推荐这些电影。
相关资源
更多关于协同过滤的资料，您可以参考以下链接：
协同过滤示意图