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文档简介
解用户，尊重用户。如图，将用户和物品抽象成一个User-Item的矩阵，表达用户users对物品items的喜好程度。用户冷启动要解决的是当来了新的用户newusers，如何得到新用户对物品items品的喜好。具体解释就是某个用户可能在已有领域currentdomain和另一领域out如果在另一领域有相关行为，可用该mapping作出prediction，得到新用户对item的喜我们将用户点击的行为抽象为两种可能，一种是喜欢(深思熟虑置信度较高),另一种为随意(偶然为之，置信度较低，或可理解为系统的bias)。我们建立如下图模型来模拟用户两是怎么产生的，是否与系统的未来目标一致？评估数据是否存在bias？CTR710%，方案二平均必有一部分资源被挤掉，如果被挤掉部分的CTR大于10%(注意7%是平均值)，则最终的CTR3CTR召回与ranking需要在系统当前能力范围内做匹配，一方超前或者落后，对系统来讲可能
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