最近在研究推荐系统，发现协同过滤（Collaborative Filtering）算法非常实用！✨它通过分析用户行为数据来预测兴趣点，特别适合电商、视频平台等场景。今天用Python简单实现了一下这个算法，分享给大家。

首先，我们需要准备用户-物品评分矩阵，比如电影评分表。接着，利用相似度计算方法（如余弦相似度），找出与目标用户最相似的邻居们。然后，基于这些邻居的历史评分，预测目标用户对未评分物品的兴趣值。最后，按预测值排序，推荐Top N的物品给用户。🎉

代码实现起来并不复杂，关键是理解其背后的逻辑。如果你也想试试，不妨从简单的电影评分数据集开始。🌟 Python的强大库如NumPy和Pandas让整个过程轻松不少。期待你的精彩实践！🔥 Python 推荐系统 协同过滤