协同过滤一

2015-03-13 14:37:44 15 举报
协同过滤一
协同过滤是一种推荐算法,它通过分析用户的历史行为数据(如购买记录、评分等),找出具有相似兴趣和行为的用户或物品,从而预测目标用户对未知物品的喜好程度。协同过滤可分为两类:基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering)和基于物品的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering)。前者通过计算用户之间的相似度来推荐,后者则通过计算物品之间的相似度来推荐。协同过滤在电子商务、社交网络等领域有广泛应用,如亚马逊的商品推荐、Netflix的电影推荐等。
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