基于用户的协同过滤算法（itemCF）是推荐系统中的一个重要方法，它通过计算用户之间的相似度来预测目标用户的评分。算法主要包括三步：计算用户相似度，选取最相似的K个邻居用户，然后预测目标用户对物品的评分。相似度计算常使用Pearson相关系数和余弦相似度。预测评分公式结合了邻居用户的评分。提供的Python代码实现了这一过程。
基于用户的协同过滤算法也被称为最近邻协同过滤或KNN (K．Nearest-Neighbor,K最近邻算法)。其核心思想就是，首先根据相似度计算出目标用户的邻居集合，然后用邻居用户评分的加权组合来为目标用户作推荐。
通常这些算法都可以总结成三步：
- 首先，使用用户已有的评分来计算用户之间的相似度；
- 然后，选择与目标用户相似度最高的K个用户，通常把这些用户称为邻居；
- 最后，通过对邻居用户的评分的加权平均来预测目标用户的评分。为了方便说明，我们把系统中用户的集合记为U。物品的集合记为I，用户u,v∈U，物品i,j∈I， 是用户对物品的评分，而用户u和v之间的相似度记为 ，用一个m×n的矩阵来表示所个用户对玎个物品的评分情况
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