本文探讨了实时推荐系统中如何平衡用户的近期与长期行为，确保推荐结果既能反映用户当前兴趣又能保持一定的延续性和时间多样性。文章还介绍了实现这一目标的具体策略。
推荐系统的上下文信息
- 实时推荐系统不能每天都给所有用户离线计算推荐结果，然后在线展示昨天计算出来的 结果。所以，要求在每个用户访问推荐系统时，都根据用户这个时间点前的行为实时计 算推荐列表。
- 推荐算法需要平衡考虑用户的近期行为和长期行为，即要让推荐列表反应出用户近期行 为所体现的兴趣变化，又不能让推荐列表完全受用户近期行为的影响，要保证推荐列表 对用户兴趣预测的延续性。
- 提高推荐结果的时间多样性需要分两步解决：首先，需要保证推荐系统能够在用户有了新的 行为后及时调整推荐结果，使推荐结果满足用户最近的兴趣；其次，需要保证推荐系统在用户没 有新的行为时也能够经常变化一下结果，具有一定的时间多样性。
- 时间上下文信息
-UserCF
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