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一、协同过滤算法的基本原理

协同过滤推荐算法是推荐系统中最早出现且广受欢迎的方法之一。其主要目的是进行预测和推荐。通过分析用户的历史行为数据，算法能够发掘用户的兴趣爱好，并根据这些兴趣爱好将用户分组，进而推荐与他们兴趣相似的商品。协同过滤推荐算法可分为两大类：基于用户的协同过滤算法（user-based collaborative filtering）和基于物品的协同过滤算法（item-based collaborative filtering）。简单来说，就是“人以群分，物以类聚”。接下来，我们将详细探讨这两种推荐算法的原理及其实现方法。