众所周知，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容，使得用户更感兴趣，从而提升用户体验，提高用户粘度，之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统，但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性，本次我们使用无监督的 Lda 文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。推荐算法:协同过滤/Lda 聚类我们知道，协同过滤算法是一种基于用户的历史行为来推荐物品的算法。协同过滤算法利用用户之间的相似性来推荐物品，如果两个用户对某些物品的评分相似，则协同过滤算法会将这两个用户视为相似的，并向其中一个用户推荐另一个用户喜欢的物品。说白了，它基于用户的显式反馈，什么是显式反馈？举个例子，本如……