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本文探讨了推荐系统中的冷启动问题，尤其是内容冷启动和用户冷启动。作者分析了信息过载导致的推荐挑战，并提出LCE（Collective Factorization with Euclidean Distance）方法，通过将item和user映射到同一隐空间来优化推荐。实验表明，LCE在预测新item的用户兴趣方面表现良好，为解决冷启动问题提供了一种思路。
各位大佬好，最近我又抑郁了。比上不足，我比上不足，Life is harder.
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不接受这个网页的私聊/私信！！！
说了多少次不接受网页的私信与私聊还是有人这样私信，我看了也不回的，您继续就好了。评论一下会死？加群详聊会见光死？老子又不是和你相亲。
有些公号的文章骂我，翻译paper谁不会，老子其实不是秀，我翻译下至少当时“假装理解”了，是不是真的懂不知道，但过后还可以自己再看下啊，不然又要重头看，那样太累了。另外至少我翻译时不会想很多杂乱的破事，至少我可以静下来，别乱指责别人，总有你不了解的事。
写在前面——
当你迷茫、困惑时，不妨想想来时的路，那么推荐到底是为了解决什么问题呢？在信息流APP中，有视频，文章，g
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