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摘要： 冷启动问题：1、用户冷启动；2、物品冷启动；2、系统冷启动。 解决问题方法： 用户冷启动 提供非个性化推荐。 1、利用用户的注册信息，针对用户注册信息获取用户的特征，根据特征粒度选择当前特征范围内最热门的商品进行推荐。一般而言，特征粒度越细，召回率，准确率和覆盖率都会越高。 用户注册信息：1、人口统 阅读全文

摘要： 基于邻域的方法：协同过滤 用户协同过滤物品协同过滤User-co-filtering and ItemCF：推荐算法的评价标准实现，UserCF和ItemCF的实现 隐形语义模型： Latent factor model(LFM) 在LFM当中，分类来自于对用户行为的统计，并且对物品的类采用软分类， 阅读全文