fix: typo in 4.6.6.2.2.x

4.人工智能/4.6.6.2.2.3推荐系统实例.md

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 ## 推荐列表筛选、过滤、重排列
 
-- **筛选过滤模块**
-			得到了初始化的推荐列表之后，此时是不能直接将其展示给用户的，因为在这个列表中仍然存在包括：**用户已产生过行为**、**候选物品外的物品**、**某些质量很差的物品**，等不符合推荐原则的物品，所以需要进行第一步筛选过滤。
-		- **排名模块**
-			再经历了筛选过滤之后的推荐列表，已经具有只是给用户的能力了，但若是能将排名进一步更新则会提高用户的满意度。对于排名进行更新有以下几种思路：
-			- **新颖性排名**
-				为了提高列表的新颖性，可以对列表中的热门物品进行适当的降权处理
-			- **多样性排名**
-				思路有：按照物品的内容分类后，从分类中选择排名最高的物品组合推荐；控制不同推荐理由出现的次数。
-			- **时间多样性**
-				为了避免用户每次使用系统时得到的推荐列表没有任何变化
-			- **用户反馈**
-				对于用户反馈的信息在排名加权计算中进行反馈，从而生成对应的推荐列表
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+**筛选过滤模块**
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+得到了初始化的推荐列表之后，此时是不能直接将其展示给用户的，因为在这个列表中仍然存在包括：**用户已产生过行为**、**候选物品外的物品**、**某些质量很差的物品**，等不符合推荐原则的物品，所以需要进行第一步筛选过滤。
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+**排名模块**
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+再经历了筛选过滤之后的推荐列表，已经具有只是给用户的能力了，但若是能将排名进一步更新则会提高用户的满意度。对于排名进行更新有以下几种思路：
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+**新颖性排名**
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+为了提高列表的新颖性，可以对列表中的热门物品进行适当的降权处理
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+**多样性排名**
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+思路有：按照物品的内容分类后，从分类中选择排名最高的物品组合推荐；控制不同推荐理由出现的次数。
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+**时间多样性**
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+为了避免用户每次使用系统时得到的推荐列表没有任何变化
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+**用户反馈**
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+对于用户反馈的信息在排名加权计算中进行反馈，从而生成对应的推荐列表
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