作为连接内容与人的推荐系统，无时无刻不在面对着增量的问题：增量的用户，增量的内容。
新的用户、新的内容对于推荐系统来说都是没有过往信息量积累的、是陌生的，需要累积一定的曝光量和互动量（阅读、分享等）来收集基础数据。这个从0到1积累基础数据的过程就是冷启动，其效果的好坏直接关系到用户端、作者端的满意度和留存率。
作为连接内容与人的推荐系统，无时无刻不在面对着增量的问题：增量的用户，增量的内容。
新的用户、新的内容对于推荐系统来说都是没有过往信息量积累的、是陌生的，需要累积一定的曝光量和互动量（阅读、分享等）来收集基础数据。这个从0到1积累基础数据的过程就是冷启动，其效果的好坏直接关系到用户端、作者端的满意度和留存率。
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本文是自己在推荐系统研究中研读的论文翻译及解读，原文：Explainable Recommendation thr...
本文是自己在推荐系统研究中研读的论文翻译及解读，原文：Dynamic Explainable Recommenda...
本文标题：由冷及热，内容在推荐系统中的生命周期
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