协同过滤详解 📚

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，挖掘用户与物品之间的潜在关联。其核心思想是：如果两个用户A和B喜欢过相同的物品，那么他们可能有相似的偏好。以下是关键要点：

基本原理 🔍

  • 基于用户：收集用户对物品的评分，计算用户相似度（如余弦相似度、皮尔逊相关系数）
    💡 例如：用户A和B都对电影X、Y评分较高，系统会推测他们可能喜欢电影Z
  • 基于物品：分析物品的特征，找到相似物品的共同用户偏好
    📊 图片：Collaborative_Filtering_User_Based

应用场景 🌐

  • 电商平台的商品推荐（如淘宝、京东）
    🛍️ 图片：ECommerce_Recommendation
  • 视频网站的个性化内容推送（如Netflix、B站）
  • 社交媒体的“你可能认识的人”功能

优势与挑战 ⚖️

✅ 优势：

  • 不依赖物品属性，适合冷启动问题
  • 能发现用户未明示的潜在兴趣
    ❌ 挑战：
  • 数据稀疏性问题（用户评分数据不足）
  • 隐私泄露风险
  • 需要大量用户行为数据支持
    📝 图片：Collaborative_Filtering_Challenges

如需深入了解推荐系统技术，可访问 /ai/recommendation_system_overview 查看更全面的解析。