如果增加的连接数和新增活跃用户和物品关系不大，那说明连接数已经有自发生长的趋势了，适合加入推荐系统加速这一过程。”

基于记忆的协同过滤，现在看上去极其简单，就是记住每个人消费过什么东西，然后给他推荐相似的东西，或者推荐相似的人消费的东西。基于模型的协同过滤则是从用户物品关系矩阵中去学习一个模型，从而把那些矩阵空白处填满。”

目标思维背后是“量化一切”的价值取向。最先要量化的就是目标本身，整个团队才能知道在为什么而战，才能知道自己所做的动作是不是有意义，才能让团队自发地去寻找优化方向，一定不能停留在“感觉推荐很精准”或者“感觉推荐得很不准”这样的玄学层面。”

评分的分布不稳定，整体评分在不同时期会差别很大，个人评分在不同时期标准不同，人和人之间的标准差别很大”

主题模型：从大量已有文本中学习主题向量，然后再预测新的文本在各个主题上的概率分布情况，也很实用，其实这也是一种聚类思想，主题向量也不是标签形式，也是用户画像的常用构成。”

推荐系统的使命，就是要用技术来对抗这种不平等”

如果某个选择实验次数较少，导致不确定好坏，那么就多给一些被选择机会，直到确定了它是金子还是石头。简单说就是，把选择的机会给“确定好的”和“还不确定的”。”