最小推荐系统:协同过滤（Collaborative Filtering)

  当UGC/PUGC社区发展到一定规模，需要从人工推荐(热门榜单、编辑推荐等策略)转向算法推荐信息流展示给用户。在这个阶段，我们会遇到推荐系统的冷启动问题，表现在两个方面： 1）一般意义的冷启动：新用户（或者新条目）到来的时候，没有用户行为记录，因而算法无法预测其兴趣爱好； 2）之前的人工推荐信息流导致社区信息的生产端(Item，条目)和消费端(User，用户)的分布都过于头部化，生产端的头部条

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