本文详细介绍了如何使用MATLAB实现基于协同滤波的个性化推荐算法，包括计算用户相似性和生成推荐结果的步骤。通过余弦相似度计算用户相似度，基于邻居的推荐方法生成推荐列表。示例以电影推荐为例，展示了算法的实际应用。
基于协同滤波的个性化推荐算法 MATLAB 仿真
协同滤波是一种常用的个性化推荐算法，它基于用户行为数据和用户之间的相似性来为用户提供个性化推荐。本文将介绍如何使用 MATLAB 来实现基于协同滤波的个性化推荐算法，并提供相应的源代码。
算法原理
协同滤波算法主要包括两个步骤：计算用户之间的相似性和生成推荐结果。下面将详细介绍这两个步骤。
- 计算用户之间的相似性
在协同滤波算法中，相似性通常通过计算用户之间的相似度来表示。常用的相似性度量方法包括余弦相似度和皮尔逊相关系数。下面是使用余弦相似度计算用户相似度的 MATLAB 代码：
function similarity = cosine_similarity(user1, user2)
% 计算余弦相似度
similarity = dot
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