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協同過濾

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協同過濾（collaborative filtering）是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性（“协同”），來预测用户可能感興趣的内容并将此内容推荐给用户。这里的相似性可以是人口特征（性别、年龄、居住地等）的相似性，也可以是历史浏览内容的相似性（比如都关注过和中餐相关的内容），还可以是個人通过一定機制給予某个事物的回應（比如一些教学网站会让用户对授课人进行评分）。比如，用户A和B都是居住在北京的年龄在20-30岁的女性，并且都关注过化妆品和衣物相关的内容。这种情况下，协同过滤可能会认为，A和B相似程度很高。于是可能会把A关注B没有关注的内容推荐给B，反之亦然。 以下就「協同過濾」發展歷史上幾個重要的里程碑做相關闡述： 這是最早應用協同過濾系統的設計，主要是解決Xerox公司帕羅奧多研究中心資訊過載的問題。這個研究中心的員工每天會收到非常多的電子郵件卻無從篩選分類，於是研究中心便發展這項實驗性的郵件系統來幫助員工解決這項問題。 其運作機制大致如下： 個人決定自己的感興趣的郵件類型； 個人隨機發出一項資訊需求，可預測的結果是會收到非常多相關的文件； 從這些文件中個人選出至少三筆資料是其認為有用、會想要看的； 系統便將之記錄起來成為個人郵件系統內的過濾器，從此以後經過過濾的文件會最先送達信箱；…

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