2018-04-131. 看了下周三的LinUCB文章。这么理解的，COFIBA算法中的M矩阵相当于LinUCB算法中的D矩阵，2个维度都等于内容空间的特征维度数（之前文章中的选择次数m被特征维度数d说取代）。COFIBA算法中的W矩阵相当于LinUCB算法中的西塔θ^。COFIBA算法中的b向量相当于LinUCB算法中的C向量。
2. 通过一类物品的预测来提高探索的效率和稳定度(尤其是数据量大又缺失反馈时)应该是一个实际应用中常见的解决方式。COFIOBA 算法结合了2个比较不错的算法，有更好的理论基础和准确度。展开 2
2018-04-13请问下，除了推荐算法介绍，有没有实际推荐架构的讲解和分析？作者回复: 过几天就有了。
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2018-07-01有个地方没搞懂，推荐的时候做物品遍历，那么物品聚类的作用是什么呢？ 1 1- 2019-08-19本节cofiba步骤处讲的是:维护的是用户聚类参数，上节linUCB维护的是每个物品的参数，这么理解对吗老师？
- 2019-05-05感觉confiba算法实质上就是把linUCB算法中的当个用户，单个物品全部变成了用户簇，物品簇；信息茧房的问题，感觉真的是理论派的论文中比较多的提到，实际中好像并没有过多的去关注这个问题。不过我觉得要想不断的发展壮大，是需要对EE问题认真对待的。