推薦系統和協同過濾面臨的主要問題

數據稀疏 協同過濾的精度主要取決於用戶數據的多少。若是一個系統有不少用戶的歷史數據，他就能更好的對用戶的喜歡作出預測。因此，目前推薦系統作的最好的都是那些有着很大量用戶數據的公司，好比Google, Yahoo, Netflix, Amazon等等。可是，即便擁有不少數據，數據仍是不夠多，由於推薦系統的歷史還不夠長，尚未積累足夠的數據。在目前處理稀疏數據的算法中，軟性SVD是一種最好的方法。php

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