用户基础的协同过滤算法(User-Based Collaborative Filtering)

简介：
用户基础的协同过滤算法是一种推荐系统技术，通过分析用户对物品的评分或偏好来预测并建议用户可能感兴趣的项目。该方法基于“人以群分”的理念，寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，进而将这些类似用户的喜好推荐给目标用户，从而提高个性化推荐的准确性和用户体验。 尽管无法返校，在家完成毕业设计的任务依然艰巨。我的毕设主题是利用地泼雷妞技术优化推荐算法，但遗憾的是我对这项技术和推荐系统本身知之甚少，虽然日常生活中接触过不少使用了此类系统的应用（如淘宝、京东和抖音等）。因此，我决定从头开始学习相关知识，并首先专注于理解推荐算法。我在Microsoft Edge浏览器中搜索到了一篇文章《推荐系统干货总结》，这对我非常有帮助。文章里提到的一本书《推荐系统实践》引起了我的注意，我打算先阅读这本书来打基础。 本段落作为我个人的学习笔记，主要对应书中的2.4.1小节内容，并直接分享相关数据集和代码资源；对于原理性的知识则不再赘述。希望那些对推荐系统的原理还不是很清楚的读者能够通过这段文字有所收获。