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合作过滤是指根据顾客的交易历史，并从具有相似消费经历的顾客群的交易记录去为这个顾客推荐其“可能喜欢的新品种”，亦即借由社交群体的偏好为个人提供信息、商品等推荐服务。
合作过滤是一项通过一组相似喜好的人的评价来寻找音乐、书籍、酒，或其他的任何符合一个人的现在的偏好的商品的技术。这一分支也被称作社会信息过滤。使用自动合作过滤系统为新客户提供建议有三个步骤：
1、通过让新客户对电影、歌曲、餐厅等项目进行选择，建立一个客户档案；合作过滤的一个困难实在可能有用的领域，相对任一人可能经历或愿意评价的，具有更多要评价的商品。
2、使用相似方法来比较新的客户和别的客户的档案；最明显的方法是把档案矢量当成几何点，然后计算它们之间的欧几里得距离。
3、对新的客户没有列出的商品，使用具有相似档案的客户的评价来预测新的客户会对这些商品做出的评价；方法是用分量与距离的倒数的比例座椅分量平均。
合作过滤对一个没人看过和评价过的新类型的节目没有用。但内容过滤可以基于节目向导中列出的新节目的属性做出推荐。另一方面，基于内容的过滤不能给出新的或出奇的建议，或处理新类型的影片。然而合作过滤可以做的很好。
合作过滤是用户本身在接收信息并继续传播出去的过程中会对传播内容有选择。他们会在收到的信息中选择合适的内容发给合适的人。不合适的内容就被筛选出局。因此，在传播的同时，用户会对业务内容传播既保持合作的态度，同时也起到一定的过滤作用。
合作过滤是一种利用群体智慧的合作过滤模式，达到信息的个性化传播，其核心是围绕着用户展开的。因此，我们就考虑，未来社区网站是不是应该围绕着“我”来架构呢？我不需要了解那么多资讯信息，我也不愿意主动去上一些网站去掏关键性的信息，我只想要看我关心的、我喜欢的信息能主动送到我面前。
在过去，通过传统的BI数据挖掘技术，并不能有效地实现信息筛选过滤。但现在SNS技术能通过好友之间的合作过滤，将客户关心和喜欢的信息主动推送到客户的面前，这个就是我们所描述的以“I”为中心，一个以大写的我为中心，这是未来社区，也是互联网网站发展的方向。