- itemcf与usercf的优缺点
- 推荐实时性 item快 点击了就可以推荐
- 新用户/新物品的推荐
- 推荐理由的可解释性
- 使用场景
- 性能层面 item适用于物品<<人数
- 个性化层面考量
- 工业界效果比较好
- 什么是LFM算法
- 输入是每一个user向量和item向量的点赞矩阵
- 应用场景
- user的item推荐度列表
- item的相似度推荐列表
- item之间的相似度隐含挖掘
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