网络推荐系统的三大挑战
最广但准确性欠缺（推荐信息缺乏针对性）；新奇的推荐最令人惊喜但面临较大的风险（推荐一个没人用过或者评价较低的产品，可能引起用户的警惕甚至反感）。如何权衡三者之间的矛盾成为推荐系统亟待解决的一个重要问题。一个可能的解决方向在于用户行为的深度挖掘。一般而言，随着购物经验的积累，用户对于推荐信息中的多样化需求越来越高，并希望看到更多的“意外之喜”。所以，新用户倾向于选择热门的商品，而老用户对小众商品关注更多；新用户所选择的商品相似度更高，老用户所选择的商品多样性更强。例如，针对新老客户不同的行为模式，推荐系统可以提供类似于滑动按钮来调节“准确性—多样性”之间的平衡——用户想看热门时，算法提供热门推荐；用户想找点很酷的产品时，算法提供更多样化的推荐。挑战3 社会化媒体与网络推荐系统在当前技术条件下，企业能够记录、收集用户在各个领域（如文化消费、娱乐消费、电子消费品、耐用品等）、各个渠道（如网上商城、
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