协同过滤（Collaborative Filtering）与基于内容过滤（Content-Based Filtering）

以下是协同过滤（Collaborative Filtering）与基于内容过滤（Content-Based Filtering）的对比分析：

协同过滤

协同过滤的核心思想是通过用户的历史行为（如评分、点击、购买等）发现用户之间的相似性或物品之间的相似性，从而推荐用户可能感兴趣的物品。它分为两类：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通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的物品。例如：

# 示例：计算用户相似度（余弦相似度）
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
user_similarity = cosine_similarity(user_ratings_matrix)

基于物品的协同过滤通过分析物品之间的相似性，推荐与用户历史偏好相似的物品。例如：

# 示例：计算物品相似度
item_similarity = cosine_similarity(item_ratings_matrix.T)

优点：

• 无需物品的元数据（如标签、描述），仅依赖用户行为数据。
• 能发现潜在兴趣，推荐结果可能超出用户历史偏好范围。

缺点：

• 冷启动问题：新用户或新物品缺乏足够行为数据时难以推荐。
• 数据稀疏性：用户-物品矩阵通常非常稀疏，影响推荐质量。

基于内容过滤

基于内容过滤利用物品的元数据（如文本、标签、类别）和用户的历史偏好，推荐与用户过去喜欢的物品内容相似的物品。例如：

# 示例：TF-IDF 计算文本相似度
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer()
item_features = tfidf.fit_transform(item_descriptions)
user_profile = average(item_features[user_liked_items])
recommendations = cosine_similarity(user_profile, item_features)

优点：

• 解决冷启动问题：新物品只要有元数据即可被推荐。
• 可解释性强：推荐结果直接关联物品内容特征。

缺点：

• 依赖物品元数据的质量。
• 推荐结果局限于用户已有偏好，难以发现多样化内容。

关键区别

1. 数据依赖
   协同过滤依赖用户行为数据，基于内容过滤依赖物品元数据。

2. 冷启动处理
   基于内容过滤更擅长处理新物品，协同过滤更依赖历史数据。

3. 推荐多样性
   协同过滤可能推荐跨领域内容，基于内容过滤倾向于相似内容。

4. 实现复杂度
   协同过滤需处理稀疏矩阵，基于内容过滤需特征工程。

实际应用中，混合推荐系统（Hybrid）常结合两者优势，例如：

# 示例：加权混合推荐
hybrid_score = alpha * collaborative_score + (1 - alpha) * content_score