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支持灰度、回滚、红蓝、A/B 等发布策略。

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冷启动问题是困扰学术界和产业界多年的重要问题。对于一个全新的网络用户，

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降维技术（Dimensionality Reduction），通过 PCA、SVD 等技术降低稀疏矩阵的维度，

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该问题主要表现为有些人的偏好与任何人或绝大多数人都不同，

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系统在小众用户上的性能对整体能取得的性能有较大的影响，需要对小众用户推荐做进一步的研究和实践。

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在跨领域的异质推荐背景下，推荐结果的可解释性显得更为重要，

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由于算法的复杂性和隐性变量方法的大量使用，算法所给出的推荐列表往往并不能得到较为直观的解释，

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并与数据的稀疏性问题互为因果，这是由于网站内的新注册用户往往只对非常少量的商品给出过数值化的评分

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随着 Web 2.0 网络的兴起，互联网上所积累的用户文本信息越来越多，已经成为一种不可忽略的信息来源，

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即便是同样的打分和评价系统，如果展示给用户的方式不同，