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协同过滤推荐算法在电影推荐中的应用

协同过滤推荐算法是推荐系统中最为经典和广泛使用的一种方法。它通过分析用户的历史行为数据，如评分、观看记录等，来预测用户对未观看过的电影的喜好程度，并据此进行推荐。协同过滤推荐算法可以分为用户-用户协同过滤（User-UserCollaborativeFiltering）和物品-物品协同过滤（Item-ItemCollaborativeFiltering）两种主要类型。本节将详细介绍这两种方法的原理、实现步骤，并通过具体的代码示例来展示如何在电影推荐系统中应用这些算法。

用户-用户协同过滤

原理

用户-用户协同过