协同过滤

协同过滤（Collaborative Filtering）是一种常用的推荐系统算法，它通过分析用户行为和偏好，来预测用户可能感兴趣的项目。这种算法主要分为两种类型：用户基于的协同过滤和物品基于的协同过滤。

用户基于的协同过滤

用户基于的协同过滤通过比较相似的用户群体来预测未知用户的偏好。例如，如果用户A和用户B都喜欢电影《肖申克的救赎》和《这个杀手不太冷》，而用户B也喜欢电影《阿甘正传》，那么算法可能会推荐《阿甘正传》给用户A。

物品基于的协同过滤

物品基于的协同过滤则是通过分析物品之间的相似度来推荐给用户。例如，如果一个用户喜欢书籍《哈利·波特》，算法可能会推荐与之相似的其他奇幻类书籍，如《指环王》。

协同过滤示意图

协同过滤在许多领域都有应用，如电子商务、社交媒体和内容推荐等。

更多关于推荐系统的内容，请访问我们的推荐系统专题页面。