协同过滤：
使用网络中其他用户的首选项，评级和操作来查找要推荐的项目。
（买这个东西的用户，还买了那个东西）
用户Misty Williams的所有评分
// Show all ratings by Misty Williams
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
RETURN *;
查找Misty的平均评分：
// Show all ratings by Misty Williams
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
RETURN avg(r.rating) AS average;
哪些是Misty 评分超过平均分的电影：
// What are the movies that Misty liked more than average?
MATCH (u:User {name: "Misty Williams"})
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
WITH u, avg(r.rating) AS average
MATCH (u)-[r:RATED]->(m:Movie)
WHERE r.rating > average
RETURN m;
由此，通过计算Misty 评过分的电影，而且找出受到他好评的电影，推荐给其他用户，就是协同过滤最基本的做法。
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