协同过滤电影推荐算法

协同过滤是一种常用的电影推荐算法，它基于用户行为数据或者项目特征数据来预测用户对未知项目的喜好程度。协同过滤算法主要有两种类型：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是通过分析用户之间的相似性来进行推荐。该算法首先计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的评分情况来预测目标用户对未知项目的评分。具体步骤包括：
1. 计算用户之间的相似度，常用的相似度度量方法有余弦相似度和皮尔逊相关系数。
2. 找到与目标用户最相似的K个用户。
3. 根据这K个相似用户对未知项目的评分，预测目标用户对该项目的评分。

基于物品的协同过滤算法是通过分析项目之间的相似性来进行推荐。该算法首先计算项目之间的相似度，然后根据目标用户已评分项目的相似项目来预测目标用户对未知项目的评分。具体步骤包括：
1. 计算项目之间的相似度，常用的相似度度量方法有余弦相似度和皮尔逊相关系数。
2. 找到目标用户已评分项目的相似项目。
3. 根据目标用户对这些相似项目的评分，预测目标用户对未知项目的评分。