协同过滤是推荐系统中一种常见的技术。其核心思想是利用用户过去的行为数据来预测用户未来对物品的偏好。协同过滤算法主要分为两大类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤这种方法基于一个假设：如果两个用户在过去对某些物品的评价相似，那么他们在未来对其他物品的评价也会相似。步骤：
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不怕万人阻挡，只怕自己投降
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