什么是协同过滤算法

协同过滤算法是一种利用用户历史行为数据，发现用户之间的相似性，从而推荐用户感兴趣的物品的算法。它的基本思想是通过分析用户历史行为数据，找到和目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。协同过滤算法主要包括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是通过发现用户之间的相似性来推荐物品，而基于物品的协同过滤是通过发现物品之间的相似性来推荐物品。协同过滤算法被广泛应用于推荐系统、电子商务、社交网络等领域。