协同过滤算法(collaborative filtering) 是比较经典常用的推荐算法,从1992年一直

协同过滤算法是一种经典常用的推荐算法，自1992年以来一直被广泛应用。它基于用户行为数据和相似性度量，通过分析用户的历史行为和喜好，利用其他用户的行为和喜好为目标用户提供个性化的推荐。

该算法的核心思想是通过收集和分析用户的历史行为数据，建立用户-物品的关系矩阵。这个矩阵表示了用户对物品的偏好程度，其中的每一个元素表示了用户对某个物品的评分或者喜好程度。然后，通过计算用户之间的相似度，找到与目标用户行为和兴趣相似的其他用户，从而基于其他用户的喜好为目标用户进行推荐。

协同过滤算法有两种主要的实现方式：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤方法是根据用户之间的相似度来进行推荐，即找到与目标用户兴趣最相近的其他用户，将这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。而基于物品的协同过滤方法则是根据物品之间的相似度来进行推荐，即找到与目标用户已评价或喜欢的物品相似的其他物品，将这些物品推荐给目标用户。

协同过滤算法具有以下优点：简单、易于实现、适用于各种类型的物品和用户、能够为用户提供个性化的推荐、不需要事先对物品或用户进行标记分类。然而，该算法也存在一些限制，如数据稀疏问题、冷启动问题、用户和物品规模众多时计算复杂度高等。

总之，协同过滤算法是一种经典常用的推荐算法，通过分析用户行为和喜好，为用户提供个性化的推荐。在信息爆炸的今天，它在电商、社交媒体、音乐电影推荐等领域发挥着重要作用，并持续为用户提供优质的服务和体验。