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冷启动和热启推荐算法

冷启动和热启动是推荐算法中的两个重要概念。

冷启动是指当一个新的物品或者内容被引入到系统中时，由于没有足够的信息来预测用户的喜好，因此需要通过一些启发式方法来进行推荐。冷启动算法通常会考虑物品的属性、用户的历史行为等信息来进行推荐。

热启动是指当一个系统已经存在了一定的用户和物品数据后，可以利用这些数据来进行推荐。热启动算法通常会利用用户的历史行为、物品的属性、用户之间的相似度等信息来进行推荐。

在实际应用中，冷启动和热启动算法通常会结合使用。例如，在一个新的电商平台中，可以使用冷启动算法来推荐一些新的商品，而在平台运行一段时间后，可以使用热启动算法来根据用户的历史行为来进行推荐。

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冷启动推荐算法理论与实践总结

由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。...01 什么是冷启动 推荐系统的主要目标是将大量的物品推荐给可能喜欢的用户, 这里就涉及物品和用户两类对象，任何平台，物品和用户都是不断增长变化的，所以一定会频繁的面对新的物品和新的用户, 推荐系统冷启动问题指的就是对于新注册的用户或者新入库的物品...另外，如果是新开发的平台，初期用户很少，用户行为也不多，常用的协同过滤、深度学习等依赖大量用户行为的算法不能很好的训练出精准的推荐模型，怎么让推荐系统很好的运转起来，让推荐变得越来越准确，这个问题就是系统冷启动...SIGIR22 | 基于行为融合的冷启动推荐算法 近期推荐系统冷启动顶会论文集锦 一文梳理冷启动推荐算法模型进展 总之，推荐系统冷启动主要分为物品冷启动、用户冷启动和系统冷启动三大类。...根据相似度，将它们推荐给喜欢过和它们相似物品的用户，这就用到了基于项目的协同过滤算法，具体实现方案，可以参考第三章的内容。

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一文梳理冷启动推荐算法模型进展

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    技术干货 | 推荐系统中的冷启动问题和探索利用问题

    冷启动和探索利用问题是推荐系统技术中的两个关键问题，本文结合达观数据的技术实战，对问题的解决方案进行了梳理和介绍。...，如何给新用户推荐，是推荐系统中的一个著名问题，即冷启动问题，给新用户展示哪些item决定了用户的第一感和体验；同时在推荐过程中，我们需要考虑给新item展示的机会，比如给一个喜欢科幻电影的user推荐一些非科幻类型的电影...2 冷启动和EE问题 推荐系统需要根据历史的用户行为和兴趣偏好预测用户未来的行为和兴趣，因此历史用户行为某种程度上成为推荐推荐的重要先决条件。...与用户的冷启动相对应的，则是item的冷启动，当一个新物品加入站内，如何快速的展现的用户。特别是在某些场景下，推荐列表是给用户展示的唯一列表，那么显而易见，只能在推荐列表中尝试给用户推荐新物品。...6 结束语 本文简单介绍了推荐系统中一直存在的两大问题：冷启动和EE问题，并简单阐述了业界解决这两大问题的一些常见解决方法和算法。

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    都是推荐系统，广告算法和推荐算法有啥区别？

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    IJCAI 2019 丨利用半参表示算法缓解推荐系统中的冷启动问题

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    帮大家内推，欢迎推荐和自荐。本次是视觉类算法和推荐职位

    研究人脸3d重建，美妆，美颜等各种新技术及算法 技能要求： 1. 熟练掌握C++和Python等编程技能； 2. 熟悉C++中的一些高级用法； 3. 熟练数据结构和通用算法； 4....有ios,android端c++模块集成经验优先 高级推荐算法工程师  学历：硕士以上学历（本科硕士统招一本及以上）、5年经验起(7-10年) 、薪资：120w以内 岗位职责 1....不断提升个性化推荐效果，打造优秀的内容分发用户体验  2. 负责推荐系统的召回和排序算法工作，包括推荐算法模型的升级和优化，用户画像、内容画像模型优化等  任职要求 1....有扎实的数据结构和算法功底，熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘中一项或多项  3. 熟练使用Tensorflow/Keras/Pytorch/XGBoost/SparkML中的一种或几种 4....工作态度积极，热爱团队合作 备注：有推荐、广告相关算法经验的，有过较大流量APP的算法经验的，职级p7-p7+,最好是有过带领几个同学一块儿项目经验的。

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    推荐系统冷启动

    解决冷启动面临的挑战 冷启动问题是推荐系统必须要面对的问题，也是一个很棘手的问题，要想很好的解决冷启动，需要发挥推荐算法工程师的聪明才智。...提供非个性化的推荐 (1) 利用先验数据做推荐 可以利用新热标的物作为推荐。 人都是有喜新厌旧倾向的，推荐新的东西肯定能抓住用户的眼球(比如视频行业推荐新上映的大片)。...3.基于内容做推荐 当用户只有很少的行为记录时，这时很多算法（比如协同过滤）还无法给用户做很精准的推荐。 这时可以采用基于内容的推荐算法，基于内容的推荐算法只要用户有少量行为就可以给用户推荐。...3.非个性化范式 每个用户推荐的内容都是一样的，这种推荐本来就是各种排行榜, 采用新热推荐的策略，所以不存在冷启动的问题。...这时，可以采用关联到新热标的物或者常用标的物作为冷启动推荐。

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    CTR和推荐算法有什么本质区别？

    但是实际上，“预估CTR”和“排序准确”两个目标存在gap。...所以，现实的CTR算法，往往伴随着在训练时对正样本加权，而在预测时还需要对预估出来的ctr进行校正。 那为什么在推荐系统“精排”阶段，CTR预估算法依然流行？...但是也不是绝对没有，从《Applying Deep Learning To Airbnb Search》和《Improving Deep Learning For Airbnb Search》两篇文章，...CTR预估只适用于具备“真负”样本的场景 CTR预估本质上就是预测点击与否的二分类算法。和所有算法一样，CTR预估成功的关键之一就是样本的准确性。...就好比， 由于负样本中的噪声，让我预测user不喜欢item-的精确程度，我信心不足； 但是由于item-是从库中几百万的item中抽样得到的，大概率和用户兴趣八杆子打不着，让我预测“user对item

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    热度算法和个性化推荐示例分享

    因此内容型产品，推荐在发布初期用热度算法实现冷启动，积累了一定量级以后，才能逐渐开展个性化推荐算法。...即对大型新闻站点的头条，Twitter热点，竞品的头条做监控和扒取，并将这批新闻的关键词维护到热词库并保持更新；每条新闻入库的时候，让新闻的关键词去匹配热词库，匹配度越高，就有越高的初始热度分。...这样处理后，重大事件发生时，Twitter和门户网站的争相报道会导致热词集中化，所有匹配到这些热词的新闻，即报道同样事件的新闻，会获得很高的初始热度分。...因为网络世界热词频出， 标准词库和停用词库也需要不断更新和维护，例如“蓝瘦香菇”，“套路满满”之类的词语，可能对最终的效果会产生影响，如果不及时更新到词库里，算法就会“一脸懵逼”了。...2）产品内主动询问 常见在产品首次启动的时候，弹框询问用户是男是女，职业等，这样能对内容推荐的冷启动提供一些帮助。

    3.2K20

    盘点移动开发热更新技术选型

    在热更新出现之前，通过反射注解、反射调用和反射注入等方式已经可以实现类的动态加载了。热更新的实质就是替换，需要替换运行时新的类和资源文件的加载，就可以认为是热操作了。...1、类加载只需要把 Bug 修复涉及到的类文件插入到数组的最前面去，就可以达到热修复的效果。类加载方案的时效性差 ，需要重新冷启动才能见效，但修复范国广，限制少。...--反射调用支持静态方案支持静态方案冷启动支持--修复方式即时生效即时生效自动判断冷启动安全机制无加密传输及签名校验加密传输及签名校验加密传输及签名校验性能损耗几乎无损耗几乎无损耗冷启劲有低损耗较高补丁大小小小小小热更新就是一种热操作...由于在安全性的考虑，Google 和苹果是不支持热更新的，在中国特殊国情下才出现了这种黑科技。是否存在更加简洁靠谱的热更新机制呢？答案是有的。...热更新还有很多值得讨论的，你的看法和观点是什么？

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    Go 语言—数据结构和算法项目推荐

    Hello 大家好，我是 roseduan，上一篇文章 Go 语言入门练手项目推荐 给大家分享了一些 Go 语言的入门练手项目。...今天分享的是一些数据结构和算法的项目，在我自己学习 Go 语言的时候，在掌握基础的语法知识之后，会针对性的刷一些 leetcode 题目，借此来巩固自己的语法知识，然后也能够保持解算法题目的感觉，可谓是一举两得吧...Go Data Structures，实现了常见的数据结构，可直接引入到实际的项目中使用，包含链表、栈、哈希表、树等等，命名风格和 Java 中的类名比较相似（估计作者受 Java 的影响颇深哈哈），比如有...这个项目比较适合用来学习，有很多基础的算法的示例，比如数学、二分查找、排序、字符串匹配，还有一些练手的算法题目。...比较适合用来临时刷算法，应对面试，所以即便不是学习 Go 语言的同学，也能够从中获取到一些刷题的经验等。 项目中还有一些书籍推荐，文档也非常的全面。

    1.8K10

    推荐算法简述

    推荐算法分类 非个性化推荐 热门榜单 最多观看 热点检测：让全局优秀内容被大家看到 数据：一段时间内的浏览量、点赞量、评论数、转发数 时效：推荐需要考虑时间维度。...因为有些内容已经热了很久了，可能因为马太效应（强者越强、弱者越弱），放到热门栏目继续推荐继续热不是我们先要的，所以要增加时间惩罚因子。...个性化推荐 基于内容的推荐算法 原理：根据电影的内容（类型、主演）去推荐。...优点： 避免Item的冷启动问题（较少关注的Item如果内容趋近就会推荐） 缺点： 推荐的Item可能重复 很难提取内容特征 协同过滤推荐算法 原理：用户喜欢相似用户喜欢的商品 基于用户 基于Item...Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚类，SVD，Matrix Factorization 基于知识的推荐算法 基于知识的推荐算法

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    基于协同的SlopeOne推荐算法原理介绍和实现

    Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 的协同过滤推荐算法。 ——文章概要 该篇文章主要介绍Slope One算法。...Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 的协同过滤推荐算法。...和其它类似算法相比, 它的最大优点在于算法很简单, 易于实现, 执行效率高, 同时推荐的准确性相对较高。...协同过滤算法理解和Python实现 基于标签的推荐算法 基于图的推荐算法 经典的ItemCF的问题 经典的基于物品推荐，相似度矩阵计算无法实时更新，整个过程都是离线计算的，而且还有另一个问题，相似度计算时没有考虑相似度的置信问题...比较依赖用户的用户行为日志和物品偏好的相关内容。 其优点： 算法简单，易于实现，执行效率高； 可以发现用户潜在的兴趣爱好； 其缺点： 依赖用户行为，存在冷启动问题和稀疏性问题。

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    从零开始了解推荐系统全貌

    ，会越推越热 基于内容的协同过滤 更适用于用户数量远远大于内容的场景 物品量大的时候，矩阵过于稀疏推荐结果可能会产生马太效应，会越推越热 分类模型 逻辑回归 模型简单易用，比较容易控制和解释 需要手动进行特征工程...5.6 冷启动 5.6.1 用户冷启 其主要几个方向为：加强特征与信息的补充、EE问题平衡、实时化加强。...（1）知识图谱中的结构化知识可以在冷启动场景中提供更多的信息。（2）对于数据稀疏，方差过大的情况下，增加有效约束。（3）先验知识纠正数据偏差。（4）增强推荐算法可解释性。...除了算法本身之外... 8.1 推荐算法是否会导致信息不平等和信息茧房？ 推荐系统并非导致信息不平等和信息茧房的根本原因。...热门对头部内容的最重要影响集中在冷启期、拐点期与加速时期。在前几个小时的冷启动时期，社交推荐无法达到其裂变点，对其传播的效果影响非常有限。

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    基于大数据的推荐算法综述

    它主要是根据PV、UV、日均PV或分享率等数据来按某种热度排序来推荐给用户。 这种算法基又有点也有缺点。优点是简单，适用于刚注册的新用户，能够解决对新用户进行推荐的冷启动问题。...缺点也很明显，它无法针对用户提供个性化的推荐。基于这种算法也可做一些优化，比如加入用户分群的流行度排序，例如把热榜上的体育内容优先推荐给体育迷，把政要热文推给热爱谈论政治的用户。...这种推荐系统的优点在于： 易于实现，不需要用户数据因此不存在稀疏性和冷启动问题。 基于物品本身特征推荐，因此不存在过度推荐热门的问题。...由于采用用户数据，不可避免的存在冷启动和稀疏性问题。 存在热门项目容易被过度推荐的问题。 4 基于协同过滤的推荐 协同过滤是一种在推荐系统中广泛采用的推荐方法。...这种方法计算出来的推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 然后而它也存在以下几个问题： 方法的核心是基于历史数据，所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题。

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