摘要：用户冷启动 1. 利用用户注册信息 粗粒度的人口信息，进行热门推荐 2. 让用户给一些物品评分 挑选出的物品需要具有区分度，xx算法 物品冷启动 3. 基于物品内容 通过关键词计算物品相似度，通常比cf差，取决于挖掘的关键词质量 LDA话题相似 阅读全文

摘要：1. 推荐系统常用评价指标 主要讨论的是topN推荐 准确率，召回率，覆盖率（有多少物品被推荐出来了），流行度（推荐物品的流行度，计算平均流行度对每个物品的流行度取对数，因为满足指数分布） 2. 协同过滤 2.1 user base 计算两两用户的相似度，复杂度为O(U*U) 计算优化点：建立物品- 阅读全文