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协同过滤(collaborativefiltering)是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性,来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容推荐给用户。这里的相似性可以是人口特征的相似性,也可以是历史浏览内容的相似性,还可以是个人通过一定机制给与某个事物的回应。比如,A和B是无话不谈的好朋友,并且都喜欢看电影,那么协同过滤会认为A和B的相似度很高,会将A喜欢但是B没有关注的电影推荐给B,反之亦然。协同过滤推荐分为3种类型:基于用户(user-based)的协同过滤(UserCF)基于物品(item-based)的协同过滤(ItemCF算法)基于模型(model-bas
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