协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中的一个重要算法。它通过分析用户行为，为用户提供个性化的推荐。
基本概念
协同过滤可以分为两种类型：
- 用户基于协同过滤：根据相似用户的偏好进行推荐。
- 物品基于协同过滤：根据相似物品的属性进行推荐。
实现步骤
- 收集数据：收集用户对物品的评分数据。
- 计算相似度：计算用户或物品之间的相似度。
- 推荐：根据相似度进行推荐。
例子
假设我们有两个用户A和B，他们分别对三个物品进行了评分：
- 用户A：物品1 - 5分，物品2 - 3分，物品3 - 4分
- 用户B：物品1 - 4分，物品2 - 2分，物品3 - 5分
我们可以通过计算用户A和B的相似度，然后根据相似度推荐给用户A用户B喜欢的物品。
相关教程
想了解更多关于协同过滤的内容，可以参考本站的协同过滤进阶教程。