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gydtep · 发表于 2020-1-10 13:12:33

但是推荐系统的研究和应用仍然面临着很多重要而急迫的挑战，推荐系统的应用形式和场景也蕴含着更多的可能。

gydtep · 发表于 2020-1-10 13:54:45

并与数据的稀疏性问题互为因果，这是由于网站内的新注册用户往往只对非常少量的商品给出过数值化的评分，

gydtep · 发表于 2020-1-10 15:08:57

加入用户画像信息和物品属性信息，例如通过使用用户资料信息计算用户相似度，

gydtep · 发表于 2020-1-10 16:11:09

例如，最常见的方法是把基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐结合起来，

gydtep · 发表于 2020-1-10 16:29:25

也就难以让用户理解为什么系统会给出该物品作为推荐而不是其他物品。

gydtep · 发表于 2020-1-10 19:13:32

得到更细致、准确、有说服力的推荐理由，

gydtep · 发表于 2020-1-10 21:20:01

这样的推荐理由往往无法令人信服，从而降低了用户点击和接受推荐结果的潜在可能性。

耀磊小赵 · 发表于 2020-1-11 11:28:56

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gydtep · 发表于 2020-1-11 11:31:03

该模型的核心是以用户打分为基础，而少有对基于用户文本评论语料进行个性化推荐的研究。

gydtep · 发表于 2020-1-11 15:48:35

如何充分利用这些数值评分之外的文本信息进行用户建模和个性化推荐具有重要的意义。

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