1、给出物品表示：为每个物品抽取出一些特征来表示此物品；2、学习用户偏好：利用一个用户过去喜欢及不喜欢的物品的特征数据来学习出此用户偏好；3、生成推荐列表：根据候选物品表示和用户偏好为该用户生成其最可能感兴趣的 n 个物品。将上面这段文字降重
1、通过特征来表示物品； 2、学习用户偏好，利用过去喜欢的物品特征数据； 3、生成推荐列表，根据候选物品和用户偏好。
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