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概述

协同过滤（Collaborative Filtering）是一种常用于推荐系统的算法，它的基本思想是根据用户对物品的偏好（如评分、购买历史等）来发现用户之间的相似性，并基于这些相似性来推荐物品。协同过滤可以分为两类：用户协同过滤（User-based Collaborative Filtering）和物品协同过滤（Item-based Collaborative Filtering）。协同过滤是一种常用于推荐系统的算法，它的基本思想是根据用户对物品的偏好（如评分、购买历史等）来发现用户之间的相似性，并基于这些相似性来推荐物品。协同过滤可以分为两类：用户协同过滤和物品协同过滤。在Spark ALS中，算法首先假设用户的兴趣受少数因素的影响，因此可以将用户-物品矩阵分解为用户的特征向量矩阵和物品的特征向量矩阵。这两个矩阵的乘积可以近似地重构原始的用户-物品评分矩阵，从而预测缺失的评分。

用户协同过滤

用户协同过滤算法首先找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户。算法的核心在于计算用户之间的相似度。常见的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

步骤：

1. 收集用户数据，如评分、购买记录等。
2. 计算用户之间的相似度。
3. 找到与目标用户最相似的用户集合。
4. 根据这些相似用户的偏好来预测目标用户对未评价物品的评分。
5. 将预测评分高的物品推荐给目标用户。

物品协同过滤

物品协同过滤算法则是根据用户对不同物品的偏好来发现物品之间的相似性，然后将与目标用户已喜欢的物品相似的其他物品推荐给该用户。这种方法特别适用于用户数量远大于物品数量的情况。

步骤：

1. 收集用户对不同物品的偏好数据。
2. 计算物品之间的相似度。
3. 对于目标用户已喜欢的物品，找到与之相似的其他物品。
4. 将这些相似的物品推荐给目标用户。

场景示例

以电影推荐为例，如下图：

示例数据如下：

示例资源：