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。