随着互联网技术的发展，个性化推荐系统已经成为各大平台不可或缺的一部分。其中，协同过滤（Collaborative Filtering） 是最经典的推荐算法之一。它主要分为两种类型：基于用户的协同过滤(User-Based)和基于物品的协同过滤(Item-Based)。

首先，基于用户的协同过滤通过分析用户之间的相似性，向具有相似兴趣的用户推荐他们可能感兴趣的内容。例如，如果A和B都喜欢电影X，而A还喜欢电影Y，那么系统会推荐电影Y给B。其次，基于物品的协同过滤则是关注物品间的相似度，推荐与用户已喜欢物品相似的新内容。比如，如果用户喜欢商品A和B，系统可能会推荐与A或B相似的商品C。

这两种方法各有优缺点，但共同点是都依赖于历史数据来预测用户偏好。然而，当面对冷启动问题（如新用户或新物品）时，协同过滤的表现会大打折扣。因此，近年来结合深度学习的混合模型逐渐成为研究热点，力求在准确性和实时性上取得突破！🚀

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