百科释义：协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。
协同过滤优点：
能够过滤机器难以自动内容分析的信息，如艺术品，音乐等。
共用其他人的经验，避免了内容分析的不完全或不精确，并且能够基于一些复杂的，难以表述的概念（如信息质量、个人品味）进行过滤。
有推荐新信息的能力。可以发现内容上完全不相似的信息，用户对推荐信息的内容事先是预料不到的。可以发现用户潜在的但自己尚未发现的兴趣偏好。
推荐个性化、自动化程度高、能够有效的利用其他相似用户的回馈信息、加快个性化学习的速度。
协同过滤缺点：
虽然协同过滤作为一推荐机制有其相当的应用，但协同过滤仍有许多的问题需要解决。整体而言，最典型的问题有
新用户问题(New User Problem) 系统开始时推荐质量较差；
新项目问题(New Item Problem) 质量取决于历史数据集；
稀疏性问题（Sparsity）；
系统延伸性问题（Scalability
算法：协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
242eb2101c6041b137ba47eb8cf89dd8.jpg
