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Item的属性可以分为结构化属性和非结构化属性两种，结构化的属性例如 颜色、价格等可以直接当作特征；对于非结构化的属性例如Item的描述文 本，需要先转化为结构化数据。
对于文本类的非结构化数据，为了将其转化为结构化的数据，常用的办法 有TF-IDF、词向量等方法。
TF-IDF(即词频-逆向文件频率)是一种自动提取关键词的算法，通过该算法 可以将文本转化为特征向量。 词频（term frequency，tf）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频 率 逆向文件频率（inverse document frequency，idf）是一个词语普遍重要性 的度量
•路径数、路径长度、经过的顶点
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用户物品二分图模型
基本原理
利用用户标签数据
•通过一些特征（feature）联系用户和物品，给用户推荐那些具有用户喜 欢的特征的物品。
利用上下文信息
•用户所处的上下文（context），包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等， 对于提高推荐系统的推荐效果是非常重要的。
图2-4：优酷的电影推荐列表
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应用场景
3. 个性化音乐网络电台
•网易云音乐
图2-5：网易云音乐个性化歌曲推荐的用户界面
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应用场景
4. 社交网络
•Facebook
图2-5：基于Faceb学oo习k好交流友P的PT个性化推荐列表
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应用场景
5. 其他
•个性化阅读
• Google Reader的社会化阅读
• 利用Item Profile构建User Profile
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