智能推荐系统：协同过滤算法_（11）.协同过滤与混合推荐系统.docx

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协同过滤与混合推荐系统

协同过滤算法概述

协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是推荐系统中最常用的方法之一。它基于用户之间的行为相似性或物品之间的相似性来预测用户对物品的偏好。协同过滤可以分为两大类：用户-用户协同过滤（User-UserCF）和物品-物品协同过滤（Item-ItemCF）。此外，还有基于模型的协同过滤方法，如矩阵分解（MatrixFactorization）等。这些方法在不同的场景下有着各自的优势和适用范围。

用户-用户协同过滤

用户-用户协同过滤的核心思想是找到与目标用户行为相似的其他用户，然后根据