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协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法是推荐系统中最经典和最常用的算法之一，它通过分析用户的历史行为数据来预测用户可能喜欢的物品。协同过滤推荐算法主要分为两大类：基于用户的协同过滤（User-BasedCollaborativeFiltering）和基于物品的协同过滤（Item-BasedCollaborativeFiltering）。本节将详细介绍这两种推荐算法的原理、实现步骤以及在实际应用中的代码示例。
1.基于用户的协同过滤
基于用户的协同过滤算法的核心思想是找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的物品给目标用户。具体步骤
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