协同过滤算法参考文献

协同过滤是一种推荐算法，它基于用户历史行为信息，如用户对商品的购买、评价、收藏等行为进行分析，从而发现用户的偏好，并向用户推荐可能感兴趣的商品。协同过滤算法主要包括两种：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

关于协同过滤算法的参考文献，以下是一些值得推荐的书籍和论文：

1.《推荐系统实践》：这是一本非常好的推荐系统入门书籍，其中有一章专门讲解了协同过滤算法的原理和实现方法。

2.《Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets》：这是一篇经典的论文，介绍了一种基于隐式反馈数据的协同过滤算法，并对其进行了实验验证。

3.《Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms》：这是一篇介绍基于物品的协同过滤算法的论文，对算法的原理和实现方法进行了详细介绍。

4.《Recommender Systems Handbook》：这是一本关于推荐系统的综合性书籍，其中有一章专门讲解了协同过滤算法，并介绍了一些改进方法和应用场景。