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推荐系统案例经验分享：避坑指南

本文以医疗健康和智慧农业两个严肃行业为例，分享构建推荐系统的关键经验。与娱乐或电商场景不同，这类系统必须将安全性与可解释性置于预测精度之上，因为错误的推荐可能带来严重后果。文章重点剖析了此类场景下面临的核心挑战，如数据稀疏、冷启动问题，并提供了从业务理解到产品设计的实用“避坑”指南，强调成功的推荐系统是技术、数据与业务深度结合的产物。