基于用户的协同过滤算法流程

基于用户的协同过滤算法流程主要包括以下步骤：

1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作，得到用户-物品评分矩阵。

2. 计算用户相似度：通过计算用户之间的相似度，得到用户相似度矩阵。常用的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相似度、欧几里得距离等。

3. 选择相似用户：对于每个用户，选取与其最为相似的K个用户作为邻居。

4. 预测评分：对于目标用户未评分的物品，根据邻居的评分加权平均值，预测目标用户对该物品的评分。

5. 推荐物品：按照预测评分从高到低排序，向目标用户推荐前N个物品。

6. 评估推荐效果：通过评估推荐算法的准确率、召回率、覆盖率等指标，判断算法的推荐效果。

以上就是基于用户的协同过滤算法的主要流程。