冷启动问题是推荐系统必须面对的问题。任何推荐系统都要经历数据从无到有、从简单到丰富的过程。那么，在缺乏有价值数据的时候，如何进行有效的推荐被称为"冷启动问题"。具体地讲，冷启动问题根据数据匮乏情况的不同，主要分为三类:( 1 )用户冷启动，新用户注册后，没有历史行为数据时的个性化推荐。( 2 )物品冷启动，系统加入新物品后(新的影片、 新的商品等)，在该商品还没有交互记录时，如何将该物品推荐给用户

文件夹中不使用的安装包（亲测安全有用 删去了2.2G。

线性规划：目标函数与约束条件都是线性的可行解：满足约束条件的解可行集：全体可行解（可行点）组成的集合无约束问题：可行集是整个空间。

进入虚拟机目录，删除其保护文件即文件以.lck为后缀的文件，再次启动虚拟机即可。

监听 创建删除节点。