wake 刚看到下面这个文章里面的section 4.2 Algorithm，好像可以用到这个竞赛中来: A Hybrid Content-Collaborative Reciprocal Recommender for Online Dating http://sydney.edu.au/engineering/it/research/tr/tr667.pdf
jiangfeng 回复 第290楼 的 windwail：说设定不一样还是比较笼统，本质都是"query-dependent"的排序问题。我想LTR不好使的原因主要是从profile信息中抽取的feature无法反映真实的用户行为，或者说无法比较好的拟合用户行为~ 我觉得如果不是针对冷启动问题，LTR还是值得考虑的，但是feature必须包含用户行为，个人见解[s:19]
