通过课程了解到目前的无论是互联网运营还是生产较为大型的成果都会采用协同过滤的方式。
协同过滤常常被用于分辨某为特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来自于对其他相似顾客对哪儿些产品感兴趣的分析。协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。最著名的电子商务推荐系统应属 亚马逊 网络书店，顾客选择一本自己感兴趣的书籍，马上会在底下看到一行“Customer Who Bought This Item Also Bought”，亚马逊是在“对同样一本书有兴趣的读者们兴趣在某种程度上相近”的假设前提下提供这样的推荐，此举也成为亚马逊网络书店为人所津津乐道的一项服务，各网络书店也跟进做这样的推荐服务如台湾的博客来网络书店
即是协同过滤使得受众的喜好以大数据的方式统计的更为科学合理，为产品的运营的提供了很好的可参考方向，是如今被广泛运用的一种技术，能为商业性服务，同时也为大众提供了更好的用户体验。
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基于内容 基于用户的协同过滤 基于商品的协同过滤
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本文标题：协同过滤感想
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