智能推荐系统：用户行为分析_（5）.协同过滤推荐技术.docx

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协同过滤推荐技术

协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是推荐系统中最经典和最常用的推荐技术之一。它通过分析用户的行为数据，发现用户之间的相似性或物品之间的相似性，从而为用户推荐他们可能喜欢的物品。协同过滤主要分为用户-用户协同过滤（User-basedCF）和物品-物品协同过滤（Item-basedCF）两种类型。在本节中，我们将详细介绍这两种协同过滤技术的原理和应用，并通过具体的代码示例来说明如何实现。

用户-用户协同过滤

用户-用户协同过滤的主要思想是找到与目标用户行为相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的物品推荐