協同過濾算法在推薦系統中的應用是由G. Adomavicius和A. Tuzhilin在2005年提出的。
協同過濾算法是一種基于用戶行為的推薦算法,它通過分析用戶歷史行為和興趣,來預測用戶可能感興趣的物品,并將這些物品推薦給用戶。協同過濾算法的核心思想是“物以類聚、人以群分”,即通過尋找和目標用戶興趣相似的其他用戶,來推薦物品。
協同過濾算法有兩種類型:基于用戶的協同過濾和基于物品的協同過濾。基于用戶的協同過濾是通過尋找和目標用戶興趣相似的其他用戶,來推薦物品。而基于物品的協同過濾是通過尋找和目標物品相似的其他物品,來推薦給用戶。
協同過濾算法在推薦系統中應用廣泛,例如電商網站、社交媒體和音樂平臺等。通過協同過濾算法,推薦系統可以提高用戶滿意度和忠誠度,并提高銷售量和用戶留存率。
總的來說,協同過濾算法是一種有效的推薦算法,它已經在各種應用場景中得到了廣泛的應用。