作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
概述
电子商务网站作为继互联网之后的第四次浪潮，其用户数正在以爆炸式增长。随着电子商务的普及，越来越多的人喜欢用自己的手机或平板电脑浏览购物网站，甚至连网上购物都在鼓励更多人加入电子商务的阵营中。但是由于不确定性、个性化、买卖双方多元化等诸多因素的影响，使得用户在购物时更倾向于自己对产品和服务的喜好，而不是仔细阅读宣传信息。因此，电子商务网站应当注重对用户的深度挖掘，提升用户的转化率。 所谓“协同过滤”（Collaborative Filtering），就是根据用户已有行为数据，推荐新商品或服务给该用户。它通过分析历史交易记录，分析出用户之间的相似程度并据此推荐商品。简单来说，就是给用户推送与他具有相似兴趣的产品或服务。这种技术在许多电子商务网站如亚马逊、淘宝等都有应用。
为何要进行协同过滤？
目前，协同过滤技术主要分为两类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤是一种基于用户的推荐算法，将用户过去的行为数据用于推荐新的商品或服务。基于物品的协同过滤则是通过分析用户购买或浏览某一类商品的习惯，来预测其可能感兴趣的其他商品。由于两种方法的优缺点不同，因此需要结合两者进行融合来提升推荐效果。例如，在Amazon，他们使用了基于用户的协同过滤算法推荐商品，同时也对已购买的商品进行分析，推荐相关的商品。这样既可以保留用户偏好的细节，还能利用已有的购买数据进行推荐。当然，还有其他的方法，如基于社交网络的协同过滤算法等等，但它们都属于基于用户的协同 filtering 。 那么，协同过滤技术到底怎么工作呢？下面我们就一起探讨一下协