协同过滤是一种通过分析用户的行为和偏好来预测用户可能感兴趣的项目的方法。它广泛应用于推荐系统，如电影、音乐、新闻和电子商务。
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（User-Based Collaborative Filtering）：通过寻找具有相似偏好的用户群体，来推荐项目。
- 物品基于的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）：通过分析项目之间的相似性，来推荐给用户。
工作原理
协同过滤的工作原理如下：
- 收集用户对项目的评分数据。
- 计算用户之间的相似度或项目之间的相似度。
- 根据相似度推荐项目。
应用场景
协同过滤在以下场景中得到了广泛应用：
- 电影推荐：Netflix、Amazon Prime Video
- 音乐推荐：Spotify、Apple Music
- 新闻推荐：今日头条、腾讯新闻
- 电子商务推荐：淘宝、京东
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