协同过滤算法 简单易懂

协同过滤算法是一种常见的推荐系统算法，它的基本思路是通过分析用户的历史行为数据，找到和目标用户具有相似兴趣爱好的其他用户，然后将这些用户感兴趣的物品推荐给目标用户。

协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种类型。基于用户的协同过滤算法是通过分析用户行为数据，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些用户喜欢的物品给目标用户。而基于物品的协同过滤算法则是通过分析物品之间的相似性，找到与目标用户之前喜欢的物品相似的其他物品，然后将这些物品推荐给目标用户。

协同过滤算法在推荐系统中广泛应用，如在线商城、社交网络等领域。其中，基于物品的协同过滤算法由于其准确性和可扩展性较好，被广泛应用于各种推荐场景中。