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基于用户的协同过滤推荐

1.概述

基于用户的协同过滤推荐（User-BasedCollaborativeFiltering,UBCF）是一种推荐系统中常用的技术，通过分析用户的历史行为和偏好，为用户推荐其他用户喜欢的内容。这一方法的核心思想是“相似用户喜欢相似的物品”，通过找到与目标用户相似的用户群体，从而推荐这些用户喜欢的内容给目标用户。

2.相似度计算

在基于用户的协同过滤推荐中，计算用户之间的相似度是关键步骤。常见的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数和杰卡德相似度等。这些方法通过比较用户对不同物品的评分或行为数据来确定用户之间的