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2013-05-23 12:21
求翻译：随着互联网的蓬勃发展和大数据时代的来临，用户量和产品量数量急剧增加直接导致了信息过载。而推荐系统作为解决信息过载不可或缺的技术已经引起学术界和工业界的广泛重视，并取得了较多研究成果和经济效益。传统的推荐系统绝大多数基于用户的显式反馈信息（如用户评分），而在实际应用场景中我们更多收集到的是用户没有明确喜好倾向的反馈信息，即用户隐式反馈，如点击、观看、收听、浏览、转发、购买等。相对用户显式反馈而言，隐式反馈存在的应用场景更为广泛，且数据更易获得因而数据量也更大。同时因为隐式反馈收集无需用户额外付出劳动，收集起来不易引起用户反感。因此基于用户隐式反馈的推荐系统研究不仅是对传统研究工作的一个重要补充，更是大数据时代对推荐系统的更现实的要求。是什么意思？ 待解决
 悬赏分：1
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随着互联网的蓬勃发展和大数据时代的来临，用户量和产品量数量急剧增加直接导致了信息过载。而推荐系统作为解决信息过载不可或缺的技术已经引起学术界和工业界的广泛重视，并取得了较多研究成果和经济效益。传统的推荐系统绝大多数基于用户的显式反馈信息（如用户评分），而在实际应用场景中我们更多收集到的是用户没有明确喜好倾向的反馈信息，即用户隐式反馈，如点击、观看、收听、浏览、转发、购买等。相对用户显式反馈而言，隐式反馈存在的应用场景更为广泛，且数据更易获得因而数据量也更大。同时因为隐式反馈收集无需用户额外付出劳动，收集起来不易引起用户反感。因此基于用户隐式反馈的推荐系统研究不仅是对传统研究工作的一个重要补充，更是大数据时代对推荐系统的更现实的要求。
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
With the advent of the Internet and the booming era of big data, the number of users and the amount of product directly led to a sharp increase in information overload.
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2013-05-23 12:23:18
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2013-05-23 12:26:38
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2013-05-23 12:28:18
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