协同过滤
(collaborative filtering CF)技术是当前最为成功和
广泛使用的个性化推荐技术,传统的协同过滤技术也叫基于用户的协同过滤,(user—based CF)．它是通过相同或相近兴趣的用户
对资源的评价向用户推荐信息的．协同过滤技术的优点是能为用户发现更多新的兴趣．但是，传统的协同过滤技术存在3个难于解决的问题：算法的可扩展性、评价数据的稀疏性和初始资源推荐问题
(collaborative filtering CF)技术是当前最为成功和
广泛使用的个性化推荐技术,传统的协同过滤技术也叫基于用户的协同过滤,(user—based CF)．它是通过相同或相近兴趣的用户
对资源的评价向用户推荐信息的．协同过滤技术的优点是能为用户发现更多新的兴趣．但是，传统的协同过滤技术存在3个难于解决的问题：算法的可扩展性、评价数据的稀疏性和初始资源推荐问题