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

  1. 收集用户数据:包括用户对项目的评分、评论、浏览记录等。
  2. 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。
  3. 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

更多关于协同过滤的资料,请参考本站协同过滤教程

协同过滤示意图