協同過濾(Collaborative Filtering)是一種利用集體智慧進行信息篩選的算法，它通過整合大量用戶的行爲和偏好來推薦內容。
協同過濾的核心思想是，如果兩個用戶的興趣相似，那麼他們可能會對相同的物品感興趣。這種算法可以分爲兩種類型，基於用戶的協同過濾和基於物品的協同過濾。基於用戶的協同過濾主要是找到與目標用戶興趣相似的其他用戶，並根據這些相似用戶的喜好爲目標用戶推薦內容。而基於物品的協同過濾則是通過分析用戶對不同物品的行爲，找到與某個物品相似的其他物品，然後向喜歡該物品的用戶推薦這些相似物品。
此外，協同過濾不僅限於用戶對特定物品的喜好，還包括對不感興趣物品的記錄，這些信息同樣有助於提高推薦的準確性。協同過濾廣泛應用於各種推薦系統，如電子商務、社交媒體和個性化內容推薦平臺。