构建基于协同过滤的推荐系统：从理论到实践
推荐系统在现代应用中无处不在，从电商平台的商品推荐到流媒体服务的内容推荐，推荐系统极大地提升了用户体验。本文将详细介绍如何使用Python构建一个基于协同过滤算法的推荐系统，内容涵盖理论基础、数据处理、算法实现以及实际应用。
一、推荐系统概述
推荐系统主要分为三类：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐系统。本文重点介绍基于协同过滤的推荐系统。
协同过滤（Collaborative Filtering）是一种利用用户行为数据（如评分、点击、购买记录等）进行推荐的方法。协同过滤又分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
二、数据准备
在构建推荐系统之前，我们需要准备数据。常用的数据集有MovieLens、Amazon Reviews等。这里我们以MovieLens数据集为例。
import pandas as pd
# 加载数据
ratings = pd
