2018-11-26
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推荐系统的信息收集阶段
这收集用户的相关信息以生成用于预测任务的用户简档或模型，包括用户访问的资源的用户属性，行为或内容。在用户配置文件/模型构造良好之前，推荐代理无法准确运行。系统需要尽可能多地了解用户，以便从一开始就提供合理的推荐。推荐系统依赖于不同类型的输入，例如最方便的高质量显式反馈，其包括用户关于他们对项目的兴趣的显式输入或通过观察用户行为间接地推断用户偏好来隐式反馈。也可以通过显式和隐式反馈的组合来获得混合反馈。
在电子学习平台中，用户简档是与特定用户相关联的个人信息的集合。这些信息包括认知技能，智力能力，学习方式，兴趣，偏好以及与系统的互动。用户配置文件通常用于检索所需信息以构建用户模型。因此，用户简档描述了简单的用户模型。任何推荐系统的成功在很大程度上取决于其表示用户当前兴趣的能力。准确的模型对于从任何预测技术中获得相关和准确的建议是必不可少的。
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