《用戶網絡行爲畫像》讀書筆記（一）

推薦就是發掘用戶集合和對象集合的語義關係，爲用戶提供語義最相關的 TOP-N 對象集合。 語義關係就是能讀懂用戶偏好興趣的核心。 推薦系統是面向具體業務的交叉研究，無業務講推薦系統，感覺言之無物；從技術來講，不同的數據、不同的場景就會有不同的結果； 用戶畫像粒度如何控制？ 是給一羣人打上文藝男的標籤，還是直接給單個人打上文藝微胖男或者文藝知性女的標籤? 標籤間的關係是什麼？ 如用戶每個時段的觀影

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