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Traditional machine learning and collaborative filtering pay little attention to the sources of the data they use. The differences between the distribution backing the learning data, the distribution backing the algorithm output, and the distribution backing the ground truth are often completely different and almost unrelated to the target distribution: true ratings across all items for every user.
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