什么是协同过滤

协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法,核心思想是利用集体智慧来填补个体知识空白。它通过寻找与目标用户品味相似的用户群体(邻居),依据他们的喜好来为目标用户生成个性化的推荐列表。该算法广泛应用于海量用户数据的场景,以提供精准的个性化推荐。

  最近在使用推荐算法的一些技术做一些工作,见到的最多的一个名词是协同过滤,一些算法也叫基于协同过滤的某某方法。因此对协同过滤这一个名词非常感兴趣,查阅一些资料后对他做一个解释以供自己日后查阅学习。
  协同过滤的最重要的思想就是集体智慧,比如自己想看场电影但是影片的选择有很多自己并不知道哪一部影片才符合自己的口味。这时就会向跟自己兴趣爱好差不多的人去询问,用他们的经验知识去填补自己空白,这种思想就是协同过滤。系统过滤算法的核心原理:协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。
  当然,除了我说的这一些协同过滤还有很多其它的内含,下面我给出的参考写的不错,有兴趣的可以深入阅读。
参考文献
1、知乎-什么是协同过滤推荐算法?

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