2.5 协同过滤算法

协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它基于用户行为数据或者物品属性数据，通过分析用户之间的相似性或者物品之间的相似性，来进行个性化的推荐。具体来说，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算法首先计算用户之间的相似度，然后根据相似度来预测目标用户对未评价物品的喜好程度。常用的相似度计算方法有余弦相似度和皮尔逊相关系数。该算法的核心思想是“与我兴趣相似的人也喜欢这个物品”。

基于物品的协同过滤算法则是先计算物品之间的相似度，然后根据相似度来预测目标用户对未评价物品的喜好程度。该算法的核心思想是“喜欢这个物品的人也喜欢那个物品”。

协同过滤算法的优点是可以根据用户的历史行为进行推荐，不需要事先对物品进行特征提取或者对用户进行特征建模。然而，该算法也存在一些问题，比如数据稀疏性、冷启动问题和算法的可扩展性等。