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智能推荐系统：深度学习推荐模型_（4）.矩阵分解与协同过滤.docx

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    矩阵分解与协同过滤

    在推荐系统中，矩阵分解和协同过滤是两种非常重要的技术，它们被广泛应用于处理用户-物品交互数据，以生成个性化的推荐。本节将详细介绍矩阵分解和协同过滤的基本原理和应用，以及如何使用深度学习技术来提升这些模型的性能。

    协同过滤的基本原理

    协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是一种基于用户或物品之间的相似性来进行推荐的技术。它主要分为两种类型：用户-用户协同过滤（User-UserCF）和物品-物品协同过滤（Item-ItemCF）。

    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

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