协同过滤推荐算法首先要知道相似度，接着寻找最近的用户，再把她们加入到邻

El algoritmo de recomendación de filtrado colaborativo primero necesita conocer la similitud, luego encontrar el usuario más cercano y luego agregarlo al conjunto de usuarios vecinos. Estos conjuntos vecinos tienen las mismas características que el objetivo. Finalmente, el usuario vecino es el núcleo para recomendar con precisión al usuario objetivo.

El algoritmo de recomendación de filtrado colaborativo conoce primero la similitud, luego busca al usuario más cercano y, a continuación, los agrega al conjunto de usuarios vecinos, estas colecciones de vecindad y los destinos tienen las mismas características y, finalmente, el usuario vecino cercano como núcleo de la recomendación precisa del usuario de destino.

The collaborative filtering recommendation algorithm first needs to know the similarity, then find the nearest users, and then add them to the neighbor user set. These neighbor sets have the same characteristics as the target. Finally, it uses the neighbor users as the core to make accurate recommendation to the target users.<br>