网络推荐系统的三大挑战
有关，似乎它们还分不清购买一个马桶刷和专业马桶清洁工之间的区别。当你试图在某购物网站上寻找一款MP3播放器，你会发现出现在推荐界面的要么是销量最大的（这款产品往往也是同档次产品中比较便宜的款式），要么是网站主推的广告产品（这款产品肯定也是网站收益最高的产品），或者你只好在几十个品牌上百种各类播放器中用自己发酸的眼睛慢慢浏览，这时你不由得感慨：“想安安静静听会儿音乐真难啊！”可见，推荐系统领域仍然面临着大量亟待解决的问题和挑战，有些问题属于技术性难题，如数据稀疏性问题、冷启动问题、大数据处理能力问题等，有的问题则属于系统设计方面的问题，如系统脆弱性问题、推荐效果评价问题等。这里，我们主要从用户体验的角度提出三个推荐系统面临的挑战以及可能的解决方案。挑战1 用户对推荐系统“信任”的建立在网络推荐系统的应用中，首先要解决的问题是用户的“信任”问题。用户在接触到推荐信息时，对于信息的接受意愿首先是基于对
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