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前言

🍒🍒协同过滤算法算是比较简单的一种，应用的场景也比较多。比如：商品购买推荐、电影推荐、书籍推荐、活动推荐等等。当你的毕业设计系统中使用到协同过滤算法、不至于整个系统都是增删改查，也可以算是一个小的创新点。

⚠️答辩问到相关问题？如何在自己系统集成？

🔥概念说明：协同过滤算法（Item-Based Collaborative Filtering，简称ItemCF）是推荐系统中的重要算法之一，其核心思想是根据用户历史的物品评分数据，计算物品之间的相似度，并利用这些相似度来进行推荐。

大致实现思路

1、数据准备：首先要有一个包含用户历史行为的合集。比如、用户对一个商品的评分，购买记录等。这些数据用来计算商品之间的相似度。

2、相似度计算：定义相似度度量，选择合适的相似度度量方法，可以是皮尔逊相关系数。这些方法用于度量物品之间的相似程度。计算物品相似度，遍历数据集中的物品，根据用户历史数据计算每对物品之间的相似度。通常会涉及到矩阵或向量运算。构建物品相似度矩阵、将计算所得的物品相似度保存为一个矩阵或类似的数据结构。便于后续快速查找。

3、推荐生成：根据用户历史行为选择候选物品作为推荐的基础，可以是商品历史评价得分最高。利用物品相似度矩阵进行推荐，对于每个候选物品，查找与其相似度较高的几个商品进行排序。然后选择几个相似度最高的作为推荐。

🔥SpringBoot项目中实现的大致过程🔥

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