什么是协同过滤？

协同过滤是通过用户群体对不同内容的打分来计算内容的相关性，或猜测用户可能喜欢什么。主要包括基于内容的协同过滤和基于用户的协同过滤两种。前者根据所有用户对内容的打分，发现内容与内容的相似度，然后再根据用户的历史偏好信息将类似的内容推荐给该用户；后者通过目标用户的历史消费行为，找到与目标用户消费行为相似的近似用户，再以近似用户的喜好为依据向目标用户推荐内容。