协同过滤是一种通过分析用户行为和偏好来预测用户兴趣的技术。它广泛应用于推荐系统，如电影、音乐、新闻和商品推荐。
基本概念
协同过滤可以分为两种类型：
- 用户基于的协同过滤：通过比较相似用户的偏好来推荐项目。
- 项目基于的协同过滤：通过比较相似项目来推荐给用户。
工作原理
- 收集用户数据：包括用户对项目的评分、评论、浏览记录等。
- 计算相似度：使用某种相似度度量方法（如余弦相似度、皮尔逊相关系数）计算用户或项目之间的相似度。
- 推荐项目：基于相似度，为用户推荐相似用户或项目喜欢的项目。
应用场景
- 电影推荐：推荐用户可能喜欢的电影。
- 音乐推荐：推荐用户可能喜欢的音乐。
- 商品推荐：推荐用户可能喜欢的商品。
- 新闻推荐：推荐用户可能感兴趣的新闻。
相关资源
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协同过滤示意图