协同过滤推荐系统简介

协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统领域最经典的技术之一，其核心思想是通过分析用户行为数据，挖掘用户与物品之间的潜在关系，从而为用户推荐可能感兴趣的物品。🎯

基本原理

协同过滤主要依赖两种数据类型：

1. 用户-物品评分矩阵
   通过用户对物品的评分（如1-5星）建立关联，例如：

   • 用户A评分物品X为4星
   • 用户B评分物品Y为5星
   

2. 物品相似度计算
   利用物品之间的特征或用户偏好计算相似性，例如：

   • 物品X与物品Y的余弦相似度为0.85
   • 物品Z与物品W的皮尔逊相关系数为0.72
   

应用场景

• 🛍️ 电商商品推荐（如"用户买了这个，可能喜欢..."）
• 📺 视频/音乐平台内容推荐
• 📚 个性化学习资源推荐

扩展阅读

想深入了解协同过滤的数学实现细节？可参考：
/zh/teaching/collaborative-filtering-implementation