协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中最著名的方法，它主要通过用户的历史行为分析出用户的兴趣并给用户做出推荐。协同过滤有很多算法，比较常见的有邻域算法（UserCF和ItemCF等）、矩阵分解算法（或Latent Factor Model，如RSVD和SVD++等）和图算法等。目前视频网站中比较常用的协同过滤算法是ItemCF，它的基本假设就是用户会喜欢跟自己之前喜欢视频比较类似的视频。因此在给这个用户做推荐的时候，需要先从用户的历史行为中得到他喜欢的视频列表，然后从剩下的视频中找到和用户之前喜欢列表最相似的视频推荐给他。可见这个方法最核心的就是怎样合理计算两个视频的相似度，比较常用的有余弦相似度或者皮尔逊相关系数等，实际使用的时候需要根据具体情况进行修正。一般认为ItemCF算法比较简单、容易扩展，准确度比较高，能实时更新而且可以解释，可以处理显式（打分或者感兴趣）或者隐式反馈（其他如观看等行为），所以在实际的视频推荐系统中如Netflix、Hulu和YouTube都使用了它。协同过滤方法的一个重要缺点是不能冷启动，也就是对于新加入的视频或者用户都不能做出推荐，一般需要混合其他推荐方法（比如内容过滤等）来处理这个问题。
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