🌟机器学习(九) | 协同过滤算法📚
导读 今天和大家分享的是机器学习中的一个重要算法——协同过滤（Collaborative Filtering）。这是推荐系统中非常经典的一种方法，尤其适合用来...
今天和大家分享的是机器学习中的一个重要算法——协同过滤（Collaborative Filtering）。这是推荐系统中非常经典的一种方法，尤其适合用来预测用户对物品的兴趣。🤔
协同过滤的核心思想是：如果A和B在某些方面有相似的行为模式，那么他们在其他方面的行为也很可能相似。换句话说，就是通过分析用户之间的相似性或者物品之间的相似性来做出推荐。🎯
协同过滤主要分为两种类型：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。前者关注用户之间的相似度，后者则更注重物品本身的属性关联。💡
举个简单的例子，假设小明喜欢电影A和B，而小红也喜欢电影A，那么根据协同过滤算法，我们可以推测小红可能会喜欢电影B。这就是一个典型的推荐逻辑。🎥
虽然协同过滤效果显著，但也存在一些挑战，比如冷启动问题和稀疏性问题。不过，随着深度学习的发展，这些问题正在逐步得到解决。🚀
机器学习 推荐系统 协同过滤 王小鹏的随笔
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