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基于元数据推荐： 新内容上线时，利用其丰富的元数据（如导演、演员、类型、关键词）与现有内容进行匹配，推荐给喜欢相似内容的用户。
专家/编辑推荐： 初期可以结合人工编辑的专业判断，将新内容推荐给特定用户群体，收集第一批反馈。
少量曝光与快速反馈： 将新内容小范围地推荐给部分用户，并密切监控其点击率、观看时长、点赞等反馈，一旦发现优质内容，迅速扩大推荐范围。
社交传播助力： 鼓励用户分享新内容，利用社交关系进行传播，扩大内容曝光。
2. 实时推荐与上下文感知
用户需求和兴趣是动态变化的，推荐系统必须具备实时 黎巴嫩消费者手机号码列表 响应能力和上下文感知能力，才能提供更精准的推荐。

实时用户行为捕捉： 推荐数据库通过与埋点系统和流式计算平台（如 Kafka, Flink）集成，实时捕获用户最新的浏览、点击、搜索、点赞等行为，并立即更新用户画像。
会话内推荐： 根据用户当前正在进行的会话（例如观看一部电影后，立即推荐相关续集或导演的其他作品），提供无缝的、高度相关的推荐。
时效性偏好： 考虑内容的发布时间、事件热度等时效性因素，例如在世界杯期间，优先推荐相关的足球新闻和赛事集锦。
设备与环境感知： 根据用户使用的设备（手机、平板、电视）、网络环境（Wi-Fi、移动网络）等，调整推荐内容的格式和质量，优化播放体验。