CF（协同过滤）与NCF（神经协同过滤）是推荐系统两大核心算法，CF分为基于用户和基于物品两类，通过挖掘相似用户的偏好或相似物品的关联完成推荐，无需依赖物品特征，但存在冷启动、数据稀疏性等瓶颈，NCF以神经网络为基础，能精准捕捉用户与物品间的复杂非线性交互关系，有效弥补CF的不足，大幅提升推荐精度，是当前推荐系统领域的重要进阶算法。