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推荐算法冷启动测试

推荐算法冷启动测试是指在推荐系统中，当新用户或新物品加入系统时，如何评估和优化推荐算法的性能。在这种情况下，由于没有足够的历史数据来评估新用户或新物品的行为，因此需要采用一些方法来评估推荐算法的性能。

常用的推荐算法冷启动测试方法包括：

人工标注法：对于新加入的用户或物品，需要人工进行标注，以便评估推荐算法的性能。这种方法需要人工干预，成本较高，且可能存在主观性。
离线评估法：通过将推荐算法的结果与实际结果进行比较，来评估推荐算法的性能。这种方法需要一定的历史数据，但可以减少人工干预的成本和主观性。
在线评估法：在推荐算法上线之前，通过模拟用户行为来评估推荐算法的性能。这种方法可以减少人工干预的成本和主观性，但需要更多的计算资源和时间。

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利用对话式推荐解决用户冷启动问题

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CIKM23 | 统一的搜索推荐冷启动基础模型

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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如何解决深度推荐系统中的Embedding冷启动问题？今天我们聊一聊Embedding的冷启动问题。...当然，解决冷启动问题也没必要总是执着于从Embedding的角度解决，因为Embedding也是作为一类特征输入到主推荐模型，或者主CTR预估模型之中的。...再比如根据用户/物品的特征训练一颗决策树，再把冷启动的用户/物品根据有限的信息分配到决策树的某个分支中去，再根据分支对应的默认列表进行推荐等等。...3、推荐系统工程框架的改进下面一个角度我想谈一谈通过“推荐系统工程架构上的改进”来解决冷启动问题。或者从更高的层面来说，冷启动的问题其实有一半是系统实时性的问题。...那么这样基于“边缘计算”的推荐系统，无论在解决用户冷启动，还是物品冷启动，都可以实时处理新的信号，帮助用户或者物品以最快的速度渡过冷启动阶段。

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