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协同过滤算法详解

协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是推荐系统中最经典和最常用的算法之一。它主要基于用户的行为数据（如评分、购买历史等）来推荐用户可能感兴趣的产品。协同过滤算法可以分为两大类：用户-用户协同过滤（User-UserCF）和物品-物品协同过滤（Item-ItemCF）。本节将详细介绍这两种协同过滤算法的原理和实现方法，并通过具体的代码示例来展示如何在实际中应用这些算法。

1.用户-用户协同过滤

1.1原理

用户-用户协同过滤的核心思想是找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的行为来推荐