混合推薦系統介紹

文章目錄 當前推薦系統的問題 工程實踐 實時推薦系統與混合推薦 深度學習等複雜推薦模型整合多數據源 特殊情況下的處理策略 推薦數量不足的增補 通過混合策略解決用戶冷啓動 當前推薦系統的問題 冷啓動問題 數據稀疏性問題 頭部效應 頭部」標的物「被越來越多的用戶」消費「，而質量好的長尾」標的物「由於用戶行爲較少，自身描述信息不足而得不到足夠的關注 佛系人羣問題 是指某些用戶的傾向性和偏好不太明顯，比較

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