19 | 协同过滤：你看到的短视频都是集体智慧的结晶

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协同过滤算法：集体智慧的推荐引擎 协同过滤算法是一种利用集体智慧的复合算法，通过分析用户行为数据模型规律来实现个性化推荐。该算法主要分为基于用户、基于物品和基于数据模型的协同过滤算法。基于物品的协同过滤算法通过发现物品之间的相似程度来推荐给用户，具有针对用户自身、实时性高和推荐结果易解释等优点。基于数据模型的协同过滤算法则可以利用各种算法找到物品和用户之间的关系来进行推荐。协同过滤算法已广泛应用于互联网推荐系统，但也存在一些缺点，如无法考虑用户个体情况、对冷门商品引导不足以及无法考虑用户场景等。科学家们正在尝试通过深度学习的方法来修正这些缺陷。 协同过滤算法的最大价值在于打破了传统的市场规律，让长尾品牌“聚沙成塔”，改变了原有的市场规则。它给我们的启示是要更加开放心态和价值观，不要一味追随主流，而是要接受和尝试各种新的物品，用自己的经历和人生去判断。同时，我们也要警惕算法推荐的碎片化内容，要持续扩宽思维边界，主导自己的人生。 协同过滤算法是一个“人人为我，我为人人”的集体智慧算法，它让我们看到了集体智慧在算法世界中的应用。然而，推荐只是推荐，我们需要持续去扩宽思维边界，不要让算法束缚和固化我们的思维。因此，协同过滤算法的应用需要谨慎，同时也需要我们自己不断提升和拓展。