协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中经典的算法之一，通过分析用户行为数据挖掘潜在的兴趣关联。其核心思想是：如果两个用户A和B对某些物品有相似的评分行为，则A可能喜欢B喜欢的物品。

基本类型

协同过滤可分为三大类：

  1. 基于用户协同过滤（User-based）
  2. 基于物品协同过滤（Item-based）
  3. 基于模型的协同过滤（Model-based）

💡 例如：在电商平台中，系统会通过用户购买记录（如用户A买了《XXX》，用户B也买了《XXX》）推测两者可能对相似商品产生兴趣。

核心流程

  1. 数据收集：构建用户-物品评分矩阵
  2. 相似度计算：使用余弦相似度或皮尔逊相关系数
  3. 邻域选择：选取最相似的K个用户/物品
  4. 预测评分：通过加权平均计算目标物品的预测评分
  5. 生成推荐：输出评分最高的物品列表

优缺点分析

优点 缺点
不依赖物品属性信息 数据稀疏性问题
能发现隐藏关联 冷启动问题
适用于高维度数据 计算复杂度高

应用场景

  • 📺 视频网站（如Netflix）的个性化推荐
  • 🛍️ 电商平台（如Amazon）的"购买此商品的用户也买了"功能
  • 📚 文献推荐系统

扩展学习

想深入了解推荐系统的其他算法？可以查看：
/tutorial/machine-learning/recommendation-systems

Collaborative_Filtering_Overview

注意：实际应用中需结合数据特征选择合适的算法变体，例如矩阵分解或深度学习方法。