一般来说，用户对不同标的物的评分不是完全可信的，可能会受到外界其他因素的影响，比如某个视频播出后，主播发生了热点事件，肯定会影响用户对该视频的评价，节假日、特殊事件也会影响用户的评价。对于隐式反馈，一般我们用0和1来表示用户是否喜欢该标的物，多少有点绝对，更好的方式是引入一个喜欢的概率/置信度，用户对该标的物操作次数越多、时间越长、付出越大，相应的置信度也越大。因此，我们可以在用户对标的物的评分中增加一个置信度的因子cuv，那么最终的优化公式就变为
