网络推荐系统的三大挑战
统是否愿意如实、客观地为用户做出推荐。它包含了3个方面：1、推荐结果的客观性，即推荐结果是否真正依据当前用户的偏好信息与其他相关数据，通过计算机算法客观得出推荐建议，而不是为了商业目的刻意诱导用户去购买某些商品。2、推荐过程的透明度，即网络推荐系统是否提供推荐结果从何产生的原因，如阿里巴巴网站上的“购买此商品的顾客也同时购买”，表明此推荐信息是参考类似用户的购买行为，为当前用户所做出的推荐。3、推荐过程的用户参与性，即网络购物环境下让用户了解推荐产生的过程并允许用户与推荐系统进行信息的互动。如亚马逊使用的网络推荐系统会根据用户过去的消费记录，提供一系列相关商品建议用户进行评价（“喜欢”、“不喜欢”），随后推荐系统根据用户的评价信息即时推荐一批新的他们很可能感兴趣的商品。这样的网络推荐系统设计提高了用户参与度，很好地实现了与用户的双向互动。挑战2 推荐信息准确性、多样性和新奇性的平衡向用户推荐商品的
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