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文件名称：内容推荐：基于用户行为的内容推荐_（3）.推荐算法基础：协同过滤.docx
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总页数：25 页
更新时间：2025-08-29
总字数：约1.66万字
文档摘要
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推荐算法基础：协同过滤
1.协同过滤概述
协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是推荐系统中最常用和最有效的推荐算法之一。它通过分析用户的历史行为数据，发现用户之间的相似性或物品之间的相似性，从而为用户推荐他们可能感兴趣的物品。协同过滤主要分为两大类：用户-用户协同过滤（User-basedCollaborativeFiltering）和物品-物品协同过滤（Item-basedCollaborativeFiltering）。
1.1用户-用户协同过滤
用户-用户协同过滤的基本思想是：找到与目标用户兴趣相似的其他用户