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冷启动推荐算法什么意思

冷启动推荐算法是一种在推荐系统中处理新用户或新物品的技术。在推荐系统中，系统会根据用户的历史行为和物品的特征来进行推荐。但是，当新用户加入系统或新物品被添加到系统中时，推荐系统可能无法获取足够的信息来进行推荐。因此，冷启动推荐算法的目的是为了解决这个问题。

冷启动推荐算法的主要思路是通过利用一些额外的信息来进行推荐。这些额外的信息可以包括用户的基本信息、物品的属性、用户的社交关系等等。通过使用这些额外的信息，冷启动推荐算法可以为新用户或新物品提供一些初始的推荐，以便系统可以更好地了解它们并进行更精确的推荐。

冷启动推荐算法的优势在于它可以帮助推荐系统更好地适应新用户和新物品，从而提高推荐的准确性和覆盖率。冷启动推荐算法的应用场景包括社交媒体、电商、音乐和视频推荐等等。

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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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推荐系统冷启动

另外，如果是新开发的产品，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...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。...热门推荐也一般用来作为新推荐算法的AB测试的基准对照组。 还可以推荐常用的标的物及生活必需品。...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。...在我们公司的相似视频推荐中就是采用的这种方法，如果某个视频有基于item2vector的算法计算出的相关视频就采用该算法的结果，如果没有就采用基于标签的相似推荐，如果该视频是新视频，标签不完善，就采用基于热门的冷启动推荐策略

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    • 一文梳理冷启动推荐算法模型进展

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    当推荐遇到冷启动

    十方在做信息流广告推荐时，主要通过加一些泛化特征解决冷启动问题，但是这样并不一定是最好的方案，新广告很大程度上，还是会被模型"低估"。如何解决冷启动问题呢？ 不得不面对的冷启动！...冷启动问题可以逃避吗？当然不能，就拿广告推荐来说，当一个客户想投广告，由于该广告从未曝光过，召回模型可能都无法召回，更别说后面的粗排和精排模型是否会过滤掉，所以很难起量。...通过实验证明该方法在各个场景下能显著提高冷启动user/item的推荐性能。...下面算法给出了采样策略。 ?...实验 实验比较了各种基于KG的推荐算法，用了3个开源数据集，如下： ? 实验结果发现，KGPL在各个数据集的效果是可圈可点的。 ? 大家是怎么解决冷启动问题的呢？欢迎留言讨论。

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    SIGIR2022 | 基于行为融合的冷启动推荐算法

    今天给大家简要分享的是发表在SIGIR2022会议上的一篇关于冷启动推荐算法的短文，其核心思想是通过设计基于上下文的自适应嵌入算法来抵消特征分布的差异，以此将冷启动用户的特征嵌入转化为与现有“热”用户相似的特征状态...对数据有限的冷启动用户进行有效推荐是一个固有挑战。...现有的深度推荐算法利用用户的内容特征和行为数据来产生个性化的推荐列表，但由于存在以下挑战，使得在冷启动用户身上往往面临着显著的性能下降：（1）冷启动用户可能与现有用户存在非常不同的特征分布。...(2) 冷启动用户的少量行为数据很难被算法有效且高效利用。基于此，本文提出了一个名为Cold-Transformer的推荐模型来缓解以上问题。 图1:本文提出的基于双塔框架的模型示意图。...最后，为了进行大规模的工业推荐任务，本文基于双塔结构，将用户和目标物品进行解耦。

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    转载：PaperWeekly 链接：mp.weixin.qq.com/s/627wrUxkAPoRlO0YFxRcoA 仅作为学术交流分享 ---- 推荐系统冷启动通常分为三类，即用户冷启动、物品冷启动还有系统冷启动...无论那种冷启动都因为只有较少的数据和特征来训练模型，所有需要不同的技术方案来提升推荐效果。另外冷启动结合产品方案可以加速冷启动的过程。...方法介绍 文章提出了一个统一的框架 ConTS，把物品和属性建模到一个空间中，利用改进的汤普森采样算法 [1] 保持探索和利用的平衡，并使用一个统一的打分函数来统一解决对话式推荐中的三个核心问题。...汤普森采样是一种经典的 Bandit 算法，目的是在推荐过程中保持探索-利用的平衡，使得在一定时间内的收益损失有一个理论的上界。...此外，我们还探究了不同的 Bandit 方法——汤普森采样和上置信界算法对我们模型的影响。我们用同样的方式把上置信界算法进行改进以适应对话式推荐场景，并于 ConTS 进行比较，结果如下： ?

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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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    1.导读 本文主要尝试将大模型LLM用于多领域推荐模型，常见的多任务模型包含共享层和特定任务的层来训练模型。...并且，使用域自适应模块训练多个场景的样本，得到多领域基础模型，然后可以通过预训练微调的方式将多领域基础模型用于冷启动场景。...本文的特点： 用LM提取查询和item的文本特征，缓解冷启动时缺乏ID类特征的问题 通过门控融合在融合样本中不同方面特征（文本，ID类特征，稀疏特征等）的同时，加入域信息（随机初始化的域emb），使得得到的最终...在冷启动的时候，样本中包含的ID特征会比较少，导致他们的表征是不足的，可以通过本文特征来增强表征。...而LLM是预训练好的，不受训练推荐模型的各个域的数据的影响，因此有助于提取域不变特征。 2.2 门控融合 在通过编码层得到对应的emb后，从不同方面融合查询和item的emb。

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    因此从本文开始，我们使用RS Meet DL来替换原来的标题推荐系统遇上深度学习。 本文是推荐系统遇上深度学习系列的第五十一篇文章，来谈谈推荐系统中冷启动的解决吧。...1、冷启动问题的分类 咱都知道，冷启动问题是推荐系统中面临的难题之一。冷启动问题主要分为以下三类： 1)用户冷启动:用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。...2)物品冷启动:物品冷启动主要解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题。...3)系统冷启动:系统冷启动主要解决如何在一个新开发的网站上(还没有用户，也没有用户行为，只有一些物品的信息)设计个性化推荐系统。 今天咱们主要来谈谈用户冷启动和物品冷启动问题的解决。...每首歌都可以标识为一个400维的向量，然后通过常见的向量相似度算法计算出歌曲的相似度。 4、基于深度学习的方法 基于深度学习的冷启动方案也有不少了。这里咱们简单谈一谈。

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    PaperReading-使用Dropout解决推荐系统冷启动问题

    推荐系统回顾 & 冷启动问题 ?...推荐系统的主流算法分为两类：基于记忆的（Memory-based，具体包括User-based和Item-based），基于模型的（Model-based）和基于内容的（Content-based）。...但是，以LFM为代表的利用Users和Items的交互信息来进行推荐的隐模型，矩阵越稀疏，效果就会越差，极端情况就是，来了一些新的User或者Item，它们压根没有任何历史交互信息，即冷启动（Cold...论文主要思想 前面讲了，要处理冷启动问题，我们必须使用content信息。但是想要整个系统的推荐效果较好，我们也必须使用preference信息。...这样，整体的训练算法就是这样的： ? Ⅳ. 实验 & 结果展示 训练过程是这样的，我们有N个users和M个items，所以理论上可以形成N×M个样本。

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    推荐系统中的冷启动问题及解决方案

    常见的混合推荐系统包括以下几种形式：线性组合：将多个推荐算法的结果进行加权求和，得到最终的推荐结果。级联模型：先使用一种推荐算法筛选候选物品，再使用另一种算法进行排序。...它通过加权求和不同推荐算法的评分来生成最终的推荐结果。权重的选择通常依赖于各算法在历史数据上的表现。...聚类算法如K-means或层次聚类可用于将用户或物品按特征相似性分组，然后对每个组内的成员进行推荐。用户聚类————》通过将用户按特征聚类，可以在冷启动时为新用户推荐其所属聚类中的热门物品。...模型优化与调参：定期使用A/B测试评估推荐算法的效果，并调整模型参数。日志与监控：在系统中加入日志记录与监控模块，以便在出现问题时快速定位和解决。推荐系统中的冷启动问题是一个复杂且关键的挑战。...通过结合多种推荐算法，如基于内容的推荐、利用社交关系的推荐、混合推荐系统等，可以有效缓解冷启动问题，提升推荐系统的性能和用户体验。

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    大家好，最近看到一篇图解推荐系统的文章，觉得全面和基础，可以快速了解推荐系统中的知识点~分享给大家 什么是推荐系统 推荐系统是一种利用算法和模型为用户推荐个性化内容的技术。...混合推荐Hybrid Recommendation： 将不同推荐算法结合起来，以克服各自算法的局限性，提高整体推荐性能。...多臂老虎机算法Multi-Armed Bandit Algorithms： 通过在平衡探索和利用之间进行权衡，动态地调整推荐策略，以适应不断变化的用户偏好。...实时推荐Real-time Recommendation： 考虑实时性，通过快速响应用户行为和动态更新模型，提供实时的个性化推荐。...在实际应用中，还需要考虑数据隐私、在线学习、冷启动问题等挑战。

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    推荐算法——基于图的推荐算法PersonalRank算法

    一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等，无论是真实的商品...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，

    2.8K100
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