推薦系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣預(yù)測用戶未來的行為和興趣。但對于新用戶而言，沒有任何的用戶行為，如何進(jìn)行最有效的推薦呢？這就衍生了用戶冷啟動問題。 在當(dāng)下，企業(yè)拉新成本越來越高，用戶的選擇面也越來越多，當(dāng)新用戶到達(dá)之后，如果不能很快...

? 1.?前言 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展正在時刻改變我們的生活，視頻網(wǎng)站、資訊app、電商網(wǎng)站等每天都有大量的活躍用戶在不斷的產(chǎn)生海量的用戶行為，同時，每天又都產(chǎn)生大量的新增PGC或者UGC內(nèi)容（如小說、資訊文章、短視頻等）。 從推薦系統(tǒng)的角度...