https://www.jianshu.com/p/79d24fa3664f
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常用的協同過濾算法有兩種，基於用戶的協同過濾算法以及基於物品的協同過濾算法，都屬於基於領域的算法。
基於用戶的協同過濾算法也被稱爲最近鄰協同過濾或KNN (K．Nearest-Neighbor,K最近鄰算法)。其核心思想就是，首先根據相似度計算出目標用戶的鄰居集合，然後用鄰居用戶評分的加權組合來爲目標用戶作推薦。
基於用戶的協同過濾算法主要包括兩個步驟1、找到與目標用戶興趣相似的用戶集合2、找到這個集合中的用戶喜歡的，且目標用戶沒有聽說過的物品推薦給目標用戶
算法實現
1、計算其他用戶與目標用戶的相似度
2、根據相似度找到與你最相似的k個用戶（鄰居）
3、在這些鄰居喜歡的物品中，根據與目標用戶的相似度加權計算出每一件物品的推薦度
4、根據推薦度向目標用戶推薦物品
計算相似度
1、夾角餘弦2、Pearson相關係數3、Jaccard公式