介绍一下推荐系统中协同过滤的原理。请以markdown格式输出，并总结为4个要点。
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## 协同过滤原理

1. **用户-项目矩阵构建**  
   协同过滤算法首先需要构建一个用户-项目矩阵，其中行代表用户，列代表项目（如商品、电影等），矩阵中的元素表示用户对项目的评分或行为记录。

2. **相似度计算**  
   通过计算用户与用户之间的相似度或项目与项目之间的相似度来找到最相似的用户或项目。常用的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

3. **预测评分生成**  
   基于找到的最相似用户或项目，预测目标用户对未评分项目的评分。这一过程可以通过加权平均或其他统计方法完成。

4. **推荐列表生成**  
   最后，根据预测评分排序，为用户推荐得分最高的未评分项目，生成个性化的推荐列表。
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以上是协同过滤算法的基本原理，概括为4个要点。
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