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数据冷启动算法

数据冷启动算法是一种在推荐系统中处理新数据的算法，它的主要目的是为了解决系统中新加入的数据缺乏足够信息来进行推荐的问题。在这种情况下，冷启动算法可以通过分析新数据的特征，以及已有数据的相似性来为新数据生成推荐结果。

以下是几种常见的数据冷启动算法：

基于内容的冷启动算法：该算法通过分析新数据的内容特征，并将其与已有数据的内容特征进行比较，从而为新数据生成推荐结果。
基于用户的冷启动算法：该算法通过分析新用户的行为和兴趣，并将其与已有用户的行为和兴趣进行比较，从而为新用户生成推荐结果。
基于社交网络的冷启动算法：该算法通过分析新用户的社交网络关系，并将其与已有用户的社交网络关系进行比较，从而为新用户生成推荐结果。
基于协同过滤的冷启动算法：该算法通过分析新数据和已有数据之间的相似性，并利用已有数据的用户行为和反馈来为新数据生成推荐结果。

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干货分享|建站之后如何冷启动？

1）技术层面的冷启动，从推荐算法及系统的角度来说，主要包括以下三个方面： a、用户冷启动，即一个新用户，没有任何历史行为数据，怎么做推荐。...b、物品冷启动，一个新上线的物品，没有用户对它产生过行为，怎么推荐给感兴趣的用户。 c、系统冷启动，一个新开发的网站，没有用户数据，怎么做个性化推荐。...等有了数据之后再推荐。利用用户注册信息，做粗粒度的个性化。利用用户的社交网络账号，导入用户的好友，推荐好友喜欢的物品。用户初次登录时，对一些物品进行反馈，根据这些信息做个性化。...系统冷启动，可以引入外部资源，如专家知识，建立起物品的相关度。利用用户在其他地方已经沉淀的数据进行冷启动。制造选项，让用户选择自己感兴趣的点后，即时生成粗粒度的推荐。...利用用户的手机等兴趣偏好进行冷启动。 2）用户与内容调性： 冷启动阶段种子用户的获取非常重要，也有很多需要注意的点。比如，种子用户尽量选择影响力、活跃度都比较高的用户，并对你的业务已经有了一定的认知。

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推荐系统冷启动问题

很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说，如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。...当新用户到来时，没有他的行为数据，所以无法根据他的历史行为预测其兴趣，从而无法借此给他做个性化推荐。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。...就可以在得到用户同意的情况下获取用户在豆瓣或者新浪微博的一些行为数据和社交网络数据。...利用物品的内容信息物品冷启动需要解决的问题是如何将新加入的物品推荐给对它感兴趣的用户。物品冷启动在新闻网站等时效性很强的网站中非常重要。 UserCF算法对物品冷启动问题并不非常敏感。...对于ItemCF算法来说，物品冷启动是一个严重的问题。因为ItemCF算法的原理是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。

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iTerm2 冷启动提速

iTerm2 在升级系统之后，冷启动（开机后第一次启动）的速度异常的慢，需要几十秒才能进入可用状态。之后无论是开新窗口还是退出重进的速度都还挺正常的。...虽然升级系统之前冷启动速度也不快，但并没有慢到这么令人难以忍受。经过几轮较量，最终恢复了秒级冷启动。将过程和尝试的办法记录如下。...DISABLE_AUTO_UPDATE="true" 新版本： zstyle ':omz:update' mode disabled 事实证明，冷启动慢跟这个也没有关系。...参考资料：关闭Oh my zsh自动更新[11] Round 4：xcodebuild 过了三招，此时 zprof 的结果中已经没有了什么耗时大户，然而冷启动时间依然慢的令人发指。...不过二楼的回复内容，最终引导我走向 Final Round 彻底解决了 iTerm2 冷启动速度慢的问题。

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App冷启动与启动白屏处理

近日在开发过程中，发现每次点击app从桌面启动都有一个在桌面明显的等待时间，机型越低端的越明显，冷启动优化看来已经势在必行，所以怒而一顿研究再解决之。...1冷启动第一次启动、被用户杀死进程或系统自动回收进程后，整个app后台任务被清理，再次启动app，称为 冷启动。...尽量不让Application参与业务操作；不在Application的onCreate中执行耗时任务比如：创建文件等IO操作，应在使用时再创建；不以静态变量的的方式在Application中保存数据

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关于APP冷启动与热启动的区别及冷启动出现的白屏解决办法

首先科普一下关于APP冷热启动的区别： app冷启动：当应用启动时，后台没有该应用的进程，这时系统会重新创建一个新的进程分配给该应用，这个启动方式就叫做冷启动（后台不存在该应用进程）。...其次就是关于冷启动出现的白屏解决问题，排除是代码的逻辑繁琐产生的启动白屏或是黑屏问题（可以在启动页设置一个图片，当启动完图片的时候会不会出现黑屏或者是白屏来判断是不是代码的逻辑问题，具体设置方法在底文给出

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关于云函数冷启动优化的思考

关于云函数冷启动优化的思考随着容器技术的广泛应用，XaaS形式的概念层出不穷。...但是实际的应用情况我们有目共睹，云函数的冷启动对客户端带来的是高延迟的糟糕体验。一个云函数冷启动，需要经过资源调度，代码下载，代码部署几个步骤。还没等到执行代码逻辑，用户已经退出程序了。...# 思路一在云函数中调用另一个云函数逻辑，假设执行云函数逻辑需要时长，冷启动需要时长，执行云函数逻辑需要时长，冷启动需要时长那么执行这个逻辑的需要总时长大概是...在调用云函数之前，检查该云函数的 link_container_list，冷启动该云函数同时，对link_container_list中的云函数也进行冷启动（资源调度）。...亦或者是提供一个地址管理云函数，与官方数据打通，使用云函数提供调用方法等等，不胜枚举。

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你必须要掌握的Android冷启动优化

应用启动分为冷启动、热启动、温启动。而冷启动是应用程序从零开始，里面涉及到更复杂的知识。我们这次主要是对应用的冷启动进行分析和优化。...在官方文档中描述到当冷启动在5秒或者更长的时，Android vitals就会认为你的应用需要进行冷启动相关的优化。...不过Android vitals是针对Google Play的一款应用质量检测工具，那大家都明白，不过你可以像我一样使用阿里云的移动测试，阿里云提供的数据中，冷启动的行业指标中位数是4875.67ms，...避免I/O操作我们知道I/O操作不是实时的，例如数据库的读写、SharedPreferences#apply()。...冷启动优化总结对于冷启动优化，需要我们一步步去分析，不像布局优化那般照搬套路，所以在官方文档中也多次出现bottleneck瓶颈这个词汇，说明了我们的冷启动优化之路不会一马平川，大家要善用Android

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App冷启动，你还要我怎样？

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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

算法，以更好地缓解 I2I 推荐的冷启动问题。...然而对很多新品较多的场景和应用上，例如优酷新视频发现场景和闲鱼这种二手电商社区，由于没有历史行为累计，商品的冷启动问题异常严重，behavior-based 算法在这些商品上的效果较差。...因此，本文提出结合商品行为 & 内容信息的半参表示算法 SPE （Semi-Parametric Embedding）, 以缓解 I2I 推荐中的冷启动问题。...详细结果如下, 此外，实验中对 SPE 和SPE-sDAE的鲁棒性进行了对比, 论文通过对Amazon数据集中的内容特征进行随机扰动(非零值以corrupt-ratio的概率进行置零)得到不同版本的噪音数据集...3 个真实数据集、3类对比推荐算法、4 种评价指标上的对比实验，验证了该算法的可靠性和鲁棒性。

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Android性能之冷启动优化详析

1.前言 APP冷启动比较慢，点击桌面图片需要用户等待很久，体验较差。...2.APP启动方式 冷启动（Cold start）场景:冷启动是指APP在手机启动后第一次运行，或者APP进程被kill掉后在再次启动。...可见冷启动的必要条件是该APP进程不存在，这就意味着系统需要创建进程，APP需要初始化。在这三种启动方式中，冷启动耗时最长，对于冷启动的优化也是最具挑战的。因此本文重点谈论的是对冷启动相关的优化。...其中TotalTime代表当前Activity启动时间 4.冷启动流程 冷启动指的是应用程序从进程在系统不存在，到系统创建应用运行进程空间的过程。...从冷启动的流程看，我们无法干预app进程创建等系统操作，我们能够干预的有： 1）预览窗口 2）Application生命周期回调 3）Activity生命周期回调 5.冷启动优化 1）预览窗口

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Redex 初探与 Interdex：Andorid 冷启动优化

好把这个总结是拖了很久才写)，虽然由于坑多，最终没有接入到项目构建中，但受Interdex启发，在应用冷启动速度优化方面有了新的收获。...PS：本篇提到的冷启动速度优化，不包括Android 5.0及以上系统一、redex的使用与坑 1.安装与使用使用redex的第一个坑就是环境。...F.Interdex 需要使用者提供程序启动时加载类序列作为配置文件，按此顺序调整dex中类的顺序，可以有效提升冷启动速度，提升幅度在30%左右。...（从这里看其实类的排列顺序对读取时的内存影响应该不大，因为在dex中类的数据并不是连续存储的）在dx执行时，最终将dex数据写入到文件也是以section为单位逐个写入，并且每个section写入前都会执行...三、总结 Interdex优化确实可以明显提升应用冷启动速度，原理也比较简单：把互相引用的类尽量放在同个dex，增加类的pre-verify。

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