针对内测用户反馈，由于前一天点击了几个动画，导致第二天推荐的动画屏占比较高，于是开始对此badcase进行分析。

首先分析了该用户的历史观看纪录，由于系统升级，日志缺陷问题，导致该用户10.15-11.3之间的日志没有收集到，但是这就出现了前面的假设不成立现象，由于没有收集到新的数据，对用户画像是不可能体现出前天的动画，动漫以及迪斯尼这些具有偏重的画像词。

首先对问题进行了分析，问题可能出现在时间间隔上，因为我们引用了时间间隔作为用户对某一电影的喜好偏爱权重的计算，导致这个问题可能有两方面原因：

1.随着时间的推移计算，某些对用户的画像的词出现了小的波动，但是这些小的波动可能会导致不可预料的后果，例如：在问题出现前对用户的画像可能是：

person艾恩·贝利:2.694,伊万·阿达勒:1.992,苏菲·玛索:1.897 label苏菲·玛索:0.451,让·雷诺:0.361,逃之夭夭:0.271,你丫闭嘴:0.271,SophieMarceau:0.226,JeanReno:0.226,八面埋伏:0.203,法国:0.169,法国电影:0.155,悬疑:0.130

但是时间推移之后某些权重开始凸显出来变成下面这样：

person阿兰·里奇森:3.979,赖虹宇:3.979,郭度沅:3.678 label迪斯尼:1.186,动画:1.129,浪漫:1.119,经典:1.028,3D:1.010,奇幻:0.940,国漫:0.900,效果好:0.800,侏罗纪公园:0.800,斯皮尔伯格:0.775

分析发现，person 中三个演员属于偏冷门演员，所以电影不会太多，label标签中迪斯尼，动画这两个具有极大的代表性，他们覆盖了动画非常之多，导致推荐的都是动画之内的，这样效果肯定不好，后期可以做一些处理，但是问题来了，是不是时间原因导致的这个情况？或者还是用户真的看了许多动画类的行为电影导致的？通过日志继续查找原因。

个性化推荐系统中的BadCase分析