协同过滤collaborative filtering， 简称CF是推荐系统中一种传统的主流召回方法它的核心思想是“人以群分，物以类聚”这意味着用户和物品之间存在相似性如果一群用户中的多数喜欢某个物品，那么这个物品很可能被群体内的其他用户也喜欢反之，如果某个用户喜欢某个物品，他很可能也会喜欢相似的。
协同过滤算法是电子商务推荐系统中的一种重要技术，通过分析用户之间的兴趣相似性来进行个性化推荐以下是关于协同过滤算法的详细介绍核心思想系统会找出与目标用户兴趣相似的其他用户，依据这些相似用户对特定信息的评价，预测出目标用户对该信息的喜好程度优势处理复杂信息可以处理难以自动分析的艺术。
协同过滤collaborative filtering， 简称CF是推荐系统中一种传统的主流召回方法它的核心思想是“人以群分，物以类聚”这意味着用户和物品之间存在相似性如果一群用户中的多数喜欢某个物品，那么这个物品很可能被群体内的其他用户也喜欢反之，如果某个用户喜欢某个物品，他很可能也会喜欢相似的物品协同过滤主要分。
非负矩阵分解NMF是数据挖掘和机器学习领域的一种重要技术，它能将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，广泛应用于图像处理文本分析语音识别聚类等多个领域NMF的核心思想是将原始数据矩阵分解为权重矩阵和特征矩阵的乘积形式，通过学习非负的权重和特征，实现对数据的低秩近似NMF具有解释性。
协同过滤和基于内容推荐核心思想是不同的协同过滤侧重于从大数据集体智慧中寻找某些隐含的模式，以物品为核心，它是对基于用户的协同过滤的一种改良基于内容推荐则侧重于通过对象的属性信息来进行匹配建模进而寻找相似的用户或者商品，本质是“你喜欢某一事物，给你推荐近似的事物”简介个性化。
Neural Graph Collaborative Filtering是一种利用图结构和高阶连通性来提升推荐效果的协同过滤推荐系统新方法其主要特点和优势如下嵌入层用户和项目向量表示NGCF首先通过嵌入层将用户和项目表示为向量，形成一个参数矩阵作为嵌入查找表端到端优化这种方法以端到端的方式进行优化，允许模型在训练过程。
KDD 2020 双通道超图协同过滤Dual Channel Hypergraph Collaborative Filtering， DHCF一背景介绍 协同过滤是在推荐领域非常普及的一种基础建模方式然而，传统协同过滤存在两个主要问题一是user和item之间的高阶相关性建模不充分二是UserItem建模不灵活，没有刻意对user节点和item节点进行语义区分。
神经协同过滤模型的核心要点如下基本概念神经协同过滤是一种革命性的推荐系统框架，它利用神经网络的强大能力替代传统的矩阵分解方法，为用户项目交互的学习和隐特征建模提供了新的视角核心架构嵌入层对输入进行高效表示，为后续的神经网络层提供基础乘法层在GMF中，乘法层突破了传统矩阵分解的。
