協調過濾，基于物品的推薦中，我看了很多博客的介紹都是使用離線的方法計算出物品相似度矩陣，然后在線上直接使用這個矩陣來進行推薦的，那么如果新加入一個物品的話，沒有任何用戶行為(點擊，喜歡，收藏，購買)產生的話，即使又重新線下計算的話，那不也是不會推薦出來嗎？我看了這個基于物品推薦的算法，都是先從用戶行為中得到物品共現表，然后根據共現表判斷物品相似度，那么現在都沒有行為產生，該如何推薦？在<>，作者說可以再根據物品內容判斷物品相似度，那么這個和基于物品推薦有什么聯系呢？如果使用基于內容推薦的話，豈不是不算是協同過濾中的基于用戶推薦了？因為都沒有按照用戶行為來判斷相似。很多線上網站我看他們都是可以實時推薦的，如果按照協同過濾基于物品推薦的話，每次都要重新計算相似度矩陣，豈不是要耗費很長時間？這怎么做到實時推薦？