社交网络中的协同过滤是一种推荐技术，它通过分析相似用户的互动和行为来预测用户偏好。其原理是，在过去共享共同兴趣或行为的用户在将来也可能持相同意见。例如，如果用户 A 和用户 B 都关注科技KOL并与 AI 相关内容互动，系统可能会向用户 A 推荐用户 B 喜欢的内容，即使他们没有直接联系。这种方法依赖于用户与项目互动数据（例如，点赞、分享、关注）以及用户与用户之间的关系来生成个性化建议。
该过程通常涉及两个主要步骤：相似度计算和预测生成。首先，系统使用余弦相似度或皮尔逊相关系数等指标识别具有相似模式的用户或项目。在社交网络中，这可能意味着根据好友列表、共享内容互动或群组成员资格来比较用户。例如，如果两个用户频繁对同一帖子做出反应，他们可能会被视为相似用户。接下来，算法汇总这些相似用户的偏好，以预测目标用户可能喜欢什么。矩阵分解——一种将用户与项目互动数据分解为潜在因素的方法——常用于处理社交平台中常见的稀疏数据集。例如，Twitter 可能使用这种方法，通过识别与用户过去活动一致的潜在潜在特征（例如，话题、互动风格）来推荐关注的账号。
挑战包括数据稀疏性（许多用户与有限的内容互动）和冷启动问题（新用户/项目缺乏足够的数据）。社交网络通过将协同过滤与补充技术结合来解决这些问题。例如，Facebook 可能将其与基于内容的过滤混合使用，利用个人资料详情或帖子文本为新用户提供初始推荐。实时更新也至关重要：像 Instagram 这样的平台会随着用户与新内容互动而不断刷新推荐。隐私是另一个需要考虑的问题；联邦学习等技术允许模型在去中心化数据上进行训练，而不会暴露个人用户行为。通过平衡这些因素，协同过滤仍然是推动社交网络用户参与度的核心工具。