协同过滤推荐

协同过滤推荐是一种广泛应用于个性化推荐的算法，它通过分析用户的行为和偏好，发现用户之间的相似性或物品之间的关联性，从而为用户推荐他们可能感兴趣的物品。协同过滤可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种主要方法。基于用户的协同过滤通过计算用户之间的相似度，找到与目标用户相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户；而基于物品的协同过滤则通过计算物品之间的相似度，找到与目标用户喜欢的物品相似的其他物品，然后将这些相似物品推荐给目标用户。协同过滤推荐具有简单、高效、可扩展等优点，被广泛应用于电子商务、社交网络等领域。