摘要：
美国著名的第三方调查机构尼尔森调查了影响用户相信某个推荐结果的因素，90%的用户相信朋友对他们的推荐。基于社交网络的推荐可以很好的模拟现实社会。所以利用社交网络数据进行推荐可以增加用户对系统的信任度。另外利用用户在社交网络的数据可以解决冷启动问题。 6.1 获取社交网络数据的途径 主要方式： 电子邮 阅读全文
摘要：
准确了解用户的上下文信息（包括时间、地点、心情等），对于提升推荐效果有重要作用。 5.1 时间上下文信息 （1）时间效应 用户的兴趣是变化的 物品也有生命周期 季节效应 （2）系统时间特性的分析 数据集每天独立用户数的增长情况 系统物品的变化情况 e.g. 物品平均在线天数 e.g. 相隔T天系统物 阅读全文