推荐算法综述（二）

协同过滤（CF）推荐算法通过在用户活动中寻找特定模式来为用户产生有效推荐。它依赖于系统中用户的惯用数据，例如通过用户对其阅读过书籍的评价可以推断出用户的阅读偏好。这种算法的核心思想就是：如果两个用户对于一些项的评分相似程度较高，那么一个用户对于一个新项的评分很有可能类似于另一个用户。值得注意的是，他们推荐的时候不依赖于项的任何附加信息（例如描述、元数据等等）或者用户的任何附加信息（例如喜好、人口统

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