1.软件版本

matlab2013b

2.系统原理

协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）技术，在推荐系统中是最为成功的技术之一。协同过滤，被称为社会过滤或者协作过滤。最早是由Goldberg等学者提出来的，之后发展快速且广泛。协同过滤方法，首先利用用户历史评价的记录，然后构建出用户评分矩阵，并且计算项目或用户之间相似度，最后是采用领域的方法向用户推荐。如图1所示，协同过滤，根据用户的历史喜好信息，计算用户之间的距离，然后对商品的评价进行加权评价值，利用目标用户的最近的邻居用户，预测目标用户对商品的喜好程度，系统根据对商品的喜好程度从而对目标用户进行个性化推荐。

图1 协同过滤推荐

协同过滤的思想是基于这样的假设：找到用户真正感兴趣的信息的好方法是：首先，找到有相似兴趣的其他用户；然后，推荐给用户与其相似兴趣的其他用户感兴趣

以上是关于推荐技术基于协同过滤的网络信息推荐技术matlab仿真的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

推荐算法总结

算法推荐算法--协同过滤

协同过滤推荐算法概述摘要

基于SpringBoot的协同过滤商品推荐商城系统

协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。