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摘要。推荐系统已证明是在各种应用程序域中进行过滤，排名和发现的有价值的工具，例如电子商务，媒体存储库或基于文档的信息，其中包括本书中讨论的各种社交信息访问的方案。此类系统成功的一个关键在于对用户偏好的精确获取或估计。虽然一般推荐系统研究通常依赖于个性化的明确偏好陈述，但在现实世界中，此类信息通常非常稀疏或不可用。信息使我们能够通过用户的行为和行为（隐式反馈）间接评估某些项目的相关性，而相比之下。在本章中，我们将不同类型的隐性反馈类型分类，并在推荐系统和社交信息访问应用程序的背景下查看它们的使用。然后，我们将分类方案扩展到适合最近的应用域。最后，我们提出了最先进的算法方法，讨论在使用隐式反馈信号方面，特别是关于受欢迎程度偏见的挑战，并讨论了文献中的最新作品。
推荐基于隐式反馈
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