如果有兩類隨機變數x和y，由某個聯合分布中可以取樣(x,y)。根據取樣可以估算互資訊h(y|x)，相信很多人都會。但是，這樣的戶資訊是否有意義呢？現在來看，至少存在兩個問題：1. 計算戶資訊需要得到聯合分布或條件分布，而用樣本來估計分布會有天然的誤差；2. x或y可能不是合適的狀態的定義。第1條比較簡單，已經有若干方法可以解決，如加入先驗beta分布。
第2條是什麼意思呢？比如某個使用者u訪問了乙個頁面p，我們可以用這個頁面的id來代表這個頁面，用使用者的cookie來代表使用者，進而計算互資訊（不限於互資訊，還可以是其它反映u和p之間的correlation的量）。在這種情況下，我們可以通過u和p的互資訊來表示二者聯絡的強弱。
這裡面的問題是，u和p使用的用於表示狀態的變數不合適。比如u裡面，可能有兩個不同的u，實際上是相同的使用者；p裡面也有類似的情況。這是一種容易被理解的表達，實際上，可以更深一步考慮，這裡的u和p之所以狀態表示不合適，是因為u和p不同表示的實際差異是不可觀察或不可感知的（為了避免絕對的不可觀察和不可感知的情況，實際上是觀察差異和表示差異不相同）。如果使用熵的概念來定義，就是$h(u)對資訊的壓縮表示，如sparse coding/聚類，是解決這個問題的方法。工程上叫做「粒度」。
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