用戶推薦系統(tǒng)裹驰，一方面是用戶特征的挖掘雀扶，另一方面是內(nèi)容標(biāo)簽的匹配蚁孔。通過協(xié)同過濾等方式進行推薦屑埋。實踐中很多時候直接根據(jù)標(biāo)簽劃分人群進行推薦了（當(dāng)然對于單一需求來說）豪筝。
用戶特征包括其固有特征，年齡摘能，性別等续崖，以及興趣特征，而興趣特征又分為長期興趣和短期興趣团搞。
對于短期興趣特征严望，可以通過近期點擊量，訪問率等圈選逻恐，長期特征可以劃分垂類標(biāo)簽像吻。同時很多標(biāo)簽是成體系層次的峻黍，如NBA--某明星等。
標(biāo)簽不足時拨匆，可能會出現(xiàn)信息孤島現(xiàn)象姆涩。比如某一類內(nèi)容多次推薦，容易反感惭每。因此還要注意驚喜度等指標(biāo)骨饿。可以通過熱門推薦（大部分人都喜歡???）的方式台腥，包括（分類熱門和全局熱門）試出用戶的標(biāo)簽來宏赘。另一方面根據(jù)網(wǎng)關(guān)位置等可以為用戶聚群，從而得到某些特征標(biāo)簽黎侈。
對于內(nèi)容標(biāo)簽置鼻，主要是通過概率上等強關(guān)聯(lián)來實現(xiàn)的，一般有文本的打標(biāo)簽方法蜓竹，lda,lsa等箕母。視頻最難打，一般為編輯或者上傳著選擇標(biāo)注俱济。
對于突發(fā)事件等需要人工干預(yù)嘶是，很多時候需人工運營，如（網(wǎng)易音樂）蛛碌；機器做等分類推薦聂喇，都會有準(zhǔn)確性和實效性等問題，人工干預(yù)再說難免蔚携，很多時候也比機器分類效果好的多希太。
（24）數(shù)據(jù)挖掘和用戶理解
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