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    推荐系统中协同过滤关于新加入物品的问题
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    1. 协调过滤，基于物品的推荐中，我看了很多博客的介绍都是使用离线的方法计算出物品相似度矩阵，然后在线上直接使用这个矩阵来进行推荐的，那么如果新加入一个物品的话，没有任何用户行为(点击，喜欢，收藏，购买)产生的话，即使又重新线下计算的话，那不也是不会推荐出来吗？
    2. 我看了这个基于物品推荐的算法，都是先从用户行为中得到物品共现表，然后根据共现表判断物品相似度，那么现在都没有行为产生，该如何推荐？在<<推荐系统实践中>>，作者说可以再根据物品内容判断物品相似度，那么这个和基于物品推荐有什么联系呢？如果使用基于内容推荐的话，岂不是不算是协同过滤中的基于用户推荐了？因为都没有按照用户行为来判断相似。
    3. 很多线上网站我看他们都是可以实时推荐的，如果按照协同过滤基于物品推荐的话，每次都要重新计算相似度矩阵，岂不是要耗费很长时间？这怎么做到实时推荐？
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