针对长期困扰推荐系统性能的重要问题-数据稀疏和冷启动，《推荐系统进阶》将从三个不同的研究方向深入探索问题的解决思路和进阶算法。首先，更好地利用现有的数据，学习出更加精准的推荐模型。其次，更好地引导用户给出更丰富准确的个人数据。再次，融合多维度的辅助信息，更全面地学习用户偏好，提出更加有效的推荐模型。最后，介绍推荐系统工具库LibRec，重现重要的研究实验和结果。通过对各方面的深入分析和提出示范解决思路，有助读者更深入地认识和解决该类问题，有效提高推荐系统的实用性能。

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