推荐系统是当今数据驱动世界中的一项核心技术，广泛应用于电商、社交平台、媒体等领域。协同过滤（Collaborative Filtering）是最常见的推荐算法之一，它基于用户历史行为数据来推荐用户可能感兴趣的物品。协同过滤可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。本篇文章将详细介绍协同过滤的基本原理，结合Python中的`Surprise`库实现一个简单的推荐系统。文章包括了从数据预处理、模型构建到评价指标等全方位的内容，帮助读者理解推荐系统的基本操作和实现步骤。通过丰富的代码示例和详细的中文