协作过滤是自动化机器学习 (ML) 领域使用的一种技术，用于创建有效的用户数据预测模型。它利用了人们往往有相似的偏好和品味的事实。该方法用于各种应用，例如在线广告、音乐和视频服务以及电子商务。
最简单的形式是，协同过滤是一个简单的推荐系统，它使用从用户对项目的评分中收集的数据来生成推荐。例如，当您在亚马逊上购买一本书时，您可能会看到基于用户评分和评论的类似书籍的推荐。
协同过滤的目标是填补用户-项目评分矩阵中缺失的条目。这可以通过使用各种算法来完成，这些算法将用户评分与其他用户的评分进行比较并发现模式。然后，该数据用于预测用户尚未评分的项目的评分。
协同过滤的主要优点是它的简单性。它不需要用户及其偏好的先验知识，只需要一组用户评级或分数。此外，它不需要设置任何参数，从而减少了数据预处理或特征工程的需要。
尽管协同过滤被广泛使用和流行，但它也有一些缺点。其中一个问题是，它有时容易受到数据稀疏性的影响，从而导致预测不准确或受到噪声影响。此外，协同过滤中使用的数据集可能包含偏差，导致诸如过滤气泡之类的问题。
协作过滤是增强自动化机器学习解决方案的重要工具。随着ML算法的不断发展，预计协同过滤将得到进一步完善。
