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个性化推荐系统应用中的几个关键问题

个性化推荐系统是一个非常复杂的系统，其中不光涉及数据处理算法和系统架构的灵活性问题，还涉及系统鲁棒性，数据稀疏性问题、冷启动问题、系统的精准性和多样性问题。

1、垃圾数据处理：对于系统产生的异常数据、垃圾数据需要业务特点制定一套清洗规则。

2、冷启动问题：由于新用户访问时没有数据沉淀，因此很难根据用户行为进行推荐，目前比较普遍的方法是新用户首次登录时提供兴趣标签引导页面，引导用户进行设置，同时结合其它推荐算法。另外一种比较理想的方法是使用用户在其它平台的社交数据。

3、数据稀疏性问题：可以使用聚类算法进行升维后运算，并结合其它算法进行组合推荐。

4、推荐结果精准性和多样性：通过多种算法进行组合推荐。确保推荐结果集的精准性和多样性。

以上是关于个性化推荐系统的一个基本知识，希望对大家有所帮助。