冷启动推荐算法

冷启动推荐算法是指在用户或物品的历史行为数据不足以进行有效推荐时，采用的一种推荐方法。在这种情况下，算法通常会利用其他额外的信息来进行推荐，例如用户的基本信息、物品的属性等。

冷启动推荐算法的应用场景包括：

新用户推荐：对于新注册的用户，由于他们没有任何历史行为数据，因此可以通过冷启动推荐算法来向他们推荐一些热门或者符合他们兴趣的物品。
新物品推荐：对于新上架的物品，由于它们没有任何历史行为数据，因此可以通过冷启动推荐算法来向用户推荐这些物品。
用户兴趣发现：对于那些已经有一定历史行为数据的用户，但是他们的行为数据不足以进行有效推荐，可以通过冷启动推荐算法来发现他们的潜在兴趣点。

冷启动推荐算法的优势在于能够尽可能地涵盖更多的用户或物品，从而提高推荐的覆盖率和精度。但是，由于它们依赖于额外的信息，因此可能会存在一定的局限性和误差。

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云服务器 (CVM)：通过云服务器，可以轻松搭建和部署各种应用程序，包括推荐系统。
云数据库 (TencentDB)：通过云数据库，可以存储和管理用户和物品的历史行为数据，以及推荐算法的模型和参数等信息。
内容分发网络 (CDN)：通过内容分发网络，可以快速、可靠地向用户分发推荐的物品内容。
移动应用与网站托管 (COS)：通过移动应用与网站托管，可以轻松搭建和部署推荐系统的前端界面，向用户展示推荐结果。

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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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LensKit推荐只为部分用户返回结果，否则返回空DataFrame。为什么会发生这种情况？

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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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基于用户的筛选器与基于项的筛选器之间的决策

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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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WALS Model Tensorflow -获取对新用户的建议

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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

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AWS个性化:如何处理没有足够交互数据的大型目录

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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

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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

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AWS Lambda长期运行的http请求

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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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新系统冷启动:推荐系统

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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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Firebase函数:如何在不引起冷启动的情况下失败可还原事件？

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给定Firebase函数，在不导致冷启动的情况下，失败事件(意图重试)的正确方法是什么？考虑到功能通常依赖于第三方服务，而这些服务可能不是100%可靠的，我不希望我的功能因短暂的下游错误而因冷启动而招致进一步的惩罚。这甚至是一个推荐的策略吗？我正在使用Firestore，所以我考虑将可还原的事件存储在一个临时集合中，这个

浏览 5提问于2020-11-20得票数 2

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目前有哪些常见的推荐算法？都有哪些应用场景？

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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

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如何使我的推荐引擎适应冷启动？

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我很好奇有什么方法/途径来克服“冷启动”问题，即当一个新用户或一个项目进入系统时，由于缺乏关于这个新实体的信息，做出推荐是一个问题。我可以考虑做一些基于预测的推荐(比如性别、国籍等等)。

浏览 3提问于2010-01-03得票数 5

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Firebase Cloud Function未捕获异常-它们是否会导致冷启动？

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我正在阅读Firebase Cloud Functions和GCP Cloud Functions的文档，我注意到处理错误的推荐方法有所不同。;console.error(new Error('Fail!'));谢谢。

浏览 4提问于2018-01-02得票数 3

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具有特色的冷启动推荐系统

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，不会增加任何价值，因为用户无论

浏览 0提问于2021-04-10得票数 0

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AES密钥调度的熵检验

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根据“以免我们记住:对加密密钥的冷启动攻击”的文章，有一个快速而肮脏的熵测试，可以帮助在内存转储中找到可能的AES密钥调度。尽管在其他著名密码学家(例如这个职位)的博客中引用了该算法，但我仍未能找到任何解释，解释它为什么工作，以及为什么该算法是正确的。有没有人能给我提供熵测试正确性的证明，或者仅仅解释一下为什么它能起作用？

浏览 0提问于2014-03-09得票数 4

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