协同过滤推荐系统可通过以下步骤用python实现：1. 数据准备：获取用户-物品评分数据，如movielens等；2. 构建用户-物品矩阵，使用pandas的pivot方法转换数据结构；3. 计算相似度，基于用户或物品，常用余弦相似度或皮尔逊相关系数；4. 预测评分并生成推荐，通过加权平均相似用户评分得出候选列表；5. 注意事项包括冷启动问题、评分标准化、稀疏性优化及性能优化。每一步均需结合代码实现并根据实际场景调整策略以提升效果。
推荐系统是现在很多平台的核心功能之一，比如电商、视频网站、音乐平台等。Python 作为数据处理和算法开发的主力语言，在构建推荐系统方面非常合适。协同过滤（Collaborative Filtering）是最经典的推荐算法之一，实现起来也不算太难。
下面我来一步步说说怎么用 Python 实现一个简单的协同过滤推荐系统。
1. 数据准备：用户-物品评分矩阵
协同过滤的基础是用户对物品的评分数据。最常见的是“用户-物品-评分”的三列结构，比如：
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