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智能推荐系统：实时推荐算法_（7）.协同过滤推荐算法.docx

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协同过滤推荐算法

1.协同过滤概述

协同过滤（CollaborativeFiltering,CF）是一种在推荐系统中广泛应用的算法，通过分析用户的行为数据来预测用户可能感兴趣的内容。协同过滤的核心思想是“物以类聚，人以群分”，即相似的用户（或物品）具有相似的兴趣或行为。根据用户和物品的关系，协同过滤可以分为两大类：用户-用户协同过滤（User-BasedCollaborativeFiltering,UBCF）和物品-物品协同过滤（Item-BasedCollaborativeFiltering,IBCF）。

1.1用户-用户协同过滤（

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