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gydtep · 发表于 2020-1-10 15:28:45

因而难以在大规模数据上采用协同过滤的方式为该用户给出合理的推荐。

gydtep · 发表于 2020-1-10 16:20:59

个性化推荐的可解释性是长期困扰学术界和产业界的重要问题。

gydtep · 发表于 2020-1-10 17:23:46

因为缺乏直观可信的推荐理由将难以说服用户进入新的甚至陌生的网站查看异质推荐结果。

gydtep · 发表于 2020-1-10 20:41:42

也就难以让用户理解为什么系统会给出该物品作为推荐而不是其他物品。

gydtep · 发表于 2020-1-11 10:20:58

很难通过如此少量的评分分析用户的偏好和需求。另外，在大数据环境下，

耀磊小赵 · 发表于 2020-1-11 11:46:08

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gydtep · 发表于 2020-1-11 14:22:30

如电子购物网站中的用户评论、社交网络中的用户状态，等等。

gydtep · 发表于 2020-1-11 16:41:18

也会对用户的使用、评价、效果产生一定的影响。

gydtep · 发表于 2020-1-11 19:43:08

推荐系统应该以“发现”为终极目标，而现存的一些推荐技术通常会倾向于推荐流行度很高的，

gydtep · 发表于 2020-1-12 08:18:25

AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。

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