用戶建模：

影視、小說、音樂等：item+tag+。。。

新聞資訊、文檔等：item/tag+topic。。。

tem建模：

內容描述：用戶反饋、tag+topic。。。

質量描述：吸引力、熱度、突發度、時效性

關聯推薦：

離線計算：內容特征+協同+LTR+。。。

在線計算：實時關聯計算；基于點擊反饋的online learning

個性化推薦：

偏好預測：召回+排序（長期興趣、實時興趣、興趣衰減）

展現策略：多樣性、實時性、實時反饋。。。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于推荐系统的一些小结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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