基本信息
文件名称：内容推荐：基于协同过滤的内容推荐all.docx
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总页数：38 页
更新时间：2025-08-29
总字数：约2.36万字
文档摘要
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基于协同过滤的内容推荐
协同过滤的基本概念
协同过滤是推荐系统中的一种重要技术，通过分析用户的行为数据来预测用户可能感兴趣的内容。其核心思想是“物以类聚，人以群分”，认为具有相似行为或兴趣的用户会对相似的内容产生相似的偏好。协同过滤主要分为用户-用户协同过滤（User-UserCollaborativeFiltering）和物品-物品协同过滤（Item-ItemCollaborativeFiltering）两种类型。
用户-用户协同过滤
用户-用户协同过滤通过找到与目标用户行为相似的其他用户，利用这些用户的喜好来推荐内容。具体步骤如下：
用户行为