定向推荐和非定向推荐是推荐系统中的两种不同推荐策略：
1. 定向推荐（Targeted Recommendation）：
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定向推荐是根据用户的特定需求和偏好来提供个性化的推荐。
它通常基于用户的明确输入或行为数据，比如用户的搜索历史、购买记录、浏览记录、收藏夹等。
例如，如果用户在电商平台上搜索过某种类型的商品，系统可能会推荐类似或相关的商品给用户。
定向推荐强调的是“精准”和“相关性”，它旨在提供用户最可能感兴趣的内容或商品。
2. 非定向推荐（Non-Targeted Recommendation）：
非定向推荐通常不依赖于用户的个人数据，而是基于内容的普遍性和流行度来进行推荐。
它通常用于向所有用户推荐那些在整体上受欢迎或者有潜在价值的内容或商品。
这种推荐方式不区分个体差异，而是认为某些内容或商品对大多数用户都有吸引力。
例如，推荐热门新闻、热门视频或热门书籍给所有用户。
定向推荐更注重个性化，而非定向推荐则更注重普遍性和广泛性。在实际应用中，很多推荐系统会结合使用这两种推荐策略，以达到最佳的推荐效果。
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