协同过滤算法：挖掘用户偏好，精准推荐商品

1. 背景介绍

协同过滤（Collaborative Filtering，CF）作为推荐系统中的重要技术，其核心思想是利用用户和物品间的行为数据，挖掘用户隐性偏好，从而实现精准推荐。自20世纪90年代提出以来，协同过滤算法已经在电子商务、社交媒体、音乐视频等多个领域中广泛应用，取得了显著的推荐效果。

协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。基于用户的协同过滤通过比较用户间的相似性，为用户推荐其他用户喜欢的物品；而基于物品的协同过滤通过比较物品间的相似性，为用户推荐其他物品喜欢的物品。这两种方法各有优缺点，在实际应用中常常结合使用。

协同过滤算法的有效性很大程度上取决于如何度量和建模用户和物品之间的相似性。传统的协同过滤算法如基于用户的协同过滤常常面临着数据稀疏性、冷启动问题等挑战。因此，近年来，研究者们提出了许多改进方法和变种算法，以期解决这些问题，并进一步提升推荐系统的性能。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念概述

协同过滤算法主要包括两个核心概念：用户和物品。

• 用户（User）：推荐系统中的用户，可以是电子商务平台的买家，也可以是社交媒体平台的活跃用户。