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智能推荐系统：协同过滤算法all.docx

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协同过滤算法原理

协同过滤算法是智能推荐系统中最常用的技术之一。它通过分析用户的历史行为数据，找出用户之间的相似性或物品之间的相似性，从而为用户推荐可能感兴趣的新物品。协同过滤算法主要分为两大类：用户-用户协同过滤（User-UserCollaborativeFiltering）和物品-物品协同过滤（Item-ItemCollaborativeFiltering）。此外，还有一种混合协同过滤（HybridCollaborativeFiltering）方法，结合了用户-用户和物品-物品协同过滤的优点。

用户-用户协同过滤

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