4.1　协同过滤思想简介

从字面上理解，协同过滤包括协同和过滤两个操作。所谓协同就是利用群体的行为来做决策（推荐），生物上有协同进化的说法，即通过协同的作用，让群体逐步进化到更适应环境的状态。对于推荐系统来说，基于用户的持续协同操作，给用户的推荐最终会越来越准。而过滤，就是从可行的决策（推荐）方案（标的物）中将用户喜欢的方案（标的物）找（过滤）出来的过程。

具体来说，协同过滤的思路是通过群体的行为来找到某种相似性（用户之间的相似性或者标的物之间的相似性），然后通过该相似性来为用户做决策和推荐。

现实生活中有很多协同过滤的案例及思想体现，除了前面提到的生物的进化是一种“协同过滤”作用外，人类在寻找配偶时希望相亲对象“门当户对”，其实也是一种协同过滤思想的反映。“门当户对”实际上是针对相亲男女的一种“相似度”（家庭背景、出身、生活习惯、为人处世、消费观、价值观等各个维度的相似性）的描述，给自己找一个门当户对的伴侣就是一种“过滤”，当双方“门当户对”时，各方面的习惯及价值观会更相似，未来幸福的概率也会更大。如果整个社会具备这样的传统和风气，而且在真实婚姻生活案例中“门当户对”的夫妻确实会更和谐，那么通过社会认知的“协同进化”作用，大家会越来越认同这种方式。

协同过滤利用了两个非常朴素的自然哲学思想：“群体的智慧”和“相似的物体具备相似的性质”。群体的智慧从数学上讲应该满足一定的统计学规律，是一种朝平衡稳定态发展的动态过程，越相似的物体，其化学及物理组成越一致，当然表现的外在特性也会更相似。虽然这两个思想很简单，也很容易理解，但是正因为思想很朴素，价值反而非常大。协同过滤算法原理很简单，但是效果很不错，而且也非常容易工程实现。

协同过滤分为基于用户的协同过滤和基于标的物（物品）的协同过滤这两类算法。下面针对协同过滤的算法原理来做详细的介绍。