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推荐系统基础：协同过滤算法

1.协同过滤算法概述

协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是推荐系统中最常用和最经典的算法之一。它基于用户的行为数据，通过分析用户之间的相似性或物品之间的相似性来生成推荐。协同过滤可以分为两大类：用户基于的协同过滤（User-basedCF）和物品基于的协同过滤（Item-basedCF）。

1.1用户基于的协同过滤

用户基于的协同过滤通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的物品给目标用户。具体步骤如下：

数据收集：收集用户对物品的评分数据。

相似度计算：计算用户之