最近仔细研究了推荐系统中最常用的协同过滤推荐算法，现在把自己的研究笔记分享给大家，其中可能有一些争议的地方，希望大家能多多交流。

目录

1. 背景介绍

2. 协同过滤的定义

3. 协同过滤的实现

• 获取用户群体的喜好记录
• 寻找与特定用户相类似的其他用户
• 得出推荐预测

4. 协同过滤的分类

• 基于用户的协同过滤
• 基于内容项的协同过滤
• 基于模型的协同过滤

5. 协同过滤的不足

• 冷启动问题
• 稀疏性问题
• 最初评价问题
• 扩展性不足问题
• 流行性偏向问题

6. 总结