冷启动商品推荐算法
冷启动商品推荐算法是一种推荐系统算法，用于向新用户或冷启动用户推荐商品。它通常在用户缺乏足够的历史行为数据时使用，例如新注册用户或刚刚安装应用程序的用户。冷启动推荐算法的主要挑战是缺乏用户行为数据，因此需要使用其他方法来生成推荐。
冷启动商品推荐算法的应用场景包括电子商务网站、移动应用程序、社交媒体和在线广告等。
冷启动商品推荐算法的优势在于能够为新用户提供个性化推荐，从而提高用户满意度和客户粘性。
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请注意，这些产品可能不是专门用于冷启动商品推荐算法，但它们可以作为一个起点来构建您的推荐系统。
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最近对推荐系统很感兴趣，但现在缺少一些很好的学习资料，有谁能简单介绍一些目前都有哪些推荐算法呢，又有哪些应用场景呢？目前手机资讯app推荐的是挺精准的，但是总感觉推荐的有些过于单调了，我每天都只能看到同样的推荐内容，又该如何改进呢？
浏览 4351提问于2018-03-22
1回答
冷启动推荐方法及算法
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我们正在为我们全新的学习管理系统建立推荐系统.有一堆用户和项目(学习模块)在板上，但没有评级-典型的冷启动问题。
实现基于项目的相似度，哪种算法是正确的？比如说，余弦相似。但是，请注意，没有“矩阵”。我们应该尝试使用标准的ML算法，还是使用我们自己的算法？
浏览 5提问于2015-08-25得票数 1
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我必须开发一个推荐系统，其中大多数用户只购买一个项目，所以我有一个冷启动的问题。因此，我将放弃矩阵分解技术和基于内容的系统。我知道我可以把它当作一个多类别的分类问题，在这个问题上，我预测用户最有可能购买的物品。这有两个不方便的地方：
添加新项时会发生什么情况？如何防止系统只推荐最常见的项目？多类问题可能会给非常常见的商品带来更高的概率，而我的建议可能会变得虚假(就像在超市推荐面包一样，不会增加任何
浏览 0提问于2021-04-10得票数 0
我正在尝试用Django框架实现一个组推荐系统，使用Python的LensKit工具(特别是一个适应UserUser算法的推荐对象)。然而，它只在某些情况下返回单个推荐(对于某些特定用户)，但它总是返回用户组的推荐(我创建了一个混合用户，其分数是组成员分数的平均值，并为其请求推荐)。下面是我为个人用户和组请求推荐的实现：from .models import Movie, Rati
浏览 14提问于2021-05-22得票数 1
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随着科技的发展，推荐算法在各大应用场景广泛应用，呢以后发展会不会继续更加火，新闻媒体等公司利用推荐算法，导致不良信息推荐或者假新闻，会不会对社会造成危害？
浏览 4478提问于2018-03-28
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用户项矩阵中的值是否可以是二进制值，如0和1，它们表示“没有购买”-vs-“购买”？如果在矩阵上应用潜在因子模型，预测值(例如0.8)能否代表用户行为(即没有购买或购买)的概率？
浏览 1提问于2011-12-29得票数 3
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我正在研究一种算法，为您提供一个平台的推荐，您可以在这个平台上查看餐馆。因此，数据库有3个表，“用户”、“餐馆”和“评论”。评论的评级为1-5。每家餐厅可以有多个评论，用户可以有多个评论。首先，我将解释我目前的研究/结论，通过使用基于内容的过滤器，我找到了一个解决方案。0.75 | 1 | 0.45 | 0.98
浏览 4提问于2016-11-02得票数 2
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我正在使用R中的recommenderlab包中的基于用户的协作过滤来向用户推荐top-N项。我使用二进制用户-物品矩阵作为输入(从购买历史创建)。是否有可能获得客户将购买前N个商品的概率，而不是只获得前N个商品的概率？
浏览 0提问于2014-04-17得票数 4
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我一直在阅读有关推荐系统和构建推荐系统的方法的论文和书籍。在其中的许多案例中，Netflix竞赛就是一个例子。在Netflix上，用户对电影进行评分(从1到5)。在那次比赛中，参赛者被用户提供了一个电影数据库和相应的评分，他们应该实现一个系统，最好地预测电影的评分，并使用该评分向用户推荐电影。我正在尝试建立一个新闻推荐系统。我现在面临的问题是，新闻只有很短的一段时间是相关的，几乎没有人会给新闻评级。因此，我只有隐式反馈(视图)，没有显式反馈(评级)。我想知道如何处理冷启动问题，因为在开始时没有新闻会被阅读
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
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在推荐系统中，人的表现如何？
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是当今广泛使用的自动化算法，用于预测用户将购买哪些商品，某人会喜欢哪些电影/音乐，等等。它已经由著名的普及。
但是，如果推荐算法被人类取代，典型的成功率是多少？有没有关于人类推荐其他人的能力的研究，可能是在不同的任务上？
浏览 4提问于2015-04-09得票数 1
Google 公布了一项名为「Shopping Actions」的新计划，被认为是其联合众多零售平台压制亚马逊电商平台的「合纵连衡」之举，消费者在 Google 搜索商品，却去亚马逊下单，Shopping那么这个计划用到了哪些智能推荐算法呢？
浏览 1118提问于2018-03-21
我想评估一个时尚电子商务网站的推荐引擎基于mahout。他们使用购物卡信息一起购买商品-所以布尔值。我想用精确度和召回率来评估引擎。2)或者与其他算法(也使用布尔数据)进行比较是否有意义？如果是，是否有可用的精度和召回率基准(例如，如果精度是x，召回率是y，那么算法应该被丢弃或接受)？
希望能找到帮助，提前感谢各位！
浏览 10提问于2015-05-23得票数 1
我想知道是否有任何方法可以为新用户获得推荐，使用已经训练好的WALS模型，并给出用户喜欢的项目列表。在 python库中有一个类似的特性
浏览 6提问于2018-11-07得票数 1
我在一个电子商务网站上添加了一个带有Amazon个性化的产品推荐功能。我们目前有一个庞大的产品目录，数百万件。我们希望能够在我们的项目详细信息页面上使用Amazon个性化推荐当前项目的其他相关项目。尽管有几个项目(千)得到了大量的交互，这对推荐结果产生了巨大的影响。因此，您将看到，这几个项目总是被推荐，即使它们与当前项目完全无关，创建了一个非常奇怪的建议。我认为这就是我们通常所说的“冷启动”情况--除了通常的冷启动问题是关于“冷启动”或用户“冷启动”的
浏览 4提问于2021-07-15得票数 1
目前推荐算法很是火热啊，几乎运用于我们生活中的方方面面，而目前来看很多的推荐都偏向于个性化，也就是个性化推荐算法了，那么个性化推荐算法到底个性化在哪儿？又有哪些推荐的方式及应用呢？
浏览 2284提问于2018-03-22
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项目推荐服务
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我应该用MyMediaLite提供图书推荐服务。到目前为止，我已经使用Nutch爬虫从网站上收集了书籍，并将信息存储到hbase中。问题是，我实际上并不完全理解这些东西是如何工作的。
浏览 1提问于2015-08-31得票数 0
2回答
算法提供了一个，我正在使用它，这只会使向算法平台上的算法发送请求变得更加容易。
问题如下:当一个算法函数有一段时间没有被调用时，它将被卸载，并且第一次调用它(冷启动)需要一段时间，可能需要30秒。如果我的Lambda函数将等待30秒的响应，而它恰好在冷启动时触发算法函数，那将是非常昂贵和浪费的。编辑:在大多数情况下(除了算法算法从冷启动加载需要一段时间的情况外)，延迟是一个问题，我不能用一些变通的方法来增加延迟，用<
浏览 4提问于2017-05-07得票数 4
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推荐系统的评价指标
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我正在构建一个协作过滤推荐引擎，我试图衡量我的模型和推荐的质量有多准确。我用以下步骤测试我的算法。1)用3个月数据对模型进行训练(T)3)计算验证集的准确性、准确性和召回率。这就是我现在测量我的模型的方法：对于精确和召回，我为每个用户度量了两个度量标准，然后我找到了所有用户的平均精确性和召回率：
精密度在前5名建议:正确的建议召回在推荐引擎中代表什
浏览 3提问于2017-12-06得票数 0
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我已经建立了一个推荐系统，其中有数以万计的项目和它们的功能描述，但到目前为止还没有用户配置文件。我正在寻找可以帮助我引导系统的方法的指针，这样我就可以做一些评估。
浏览 4提问于2013-03-17得票数 0
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