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大数据中系统怎样解决物品的冷启动问题

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新进入系统的物品,因为缺少行为数据,导致物品无法被扩散展示的问题,即物品的冷启动问题。

我们都知道,推荐系统有两大推荐算法,一个是基于内容的推荐,一个是基于协同过滤的推荐,而解决物品的冷启动问题,就可以从这两方面入手:

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方法1:使用基于内容相似的方法,使用老物品带一带新物品

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方法2:使用行为试探的方法进行,如果效果好则增加试探

介绍下网上传说的“抖音多级流量池推荐算法”

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