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新用户冷启动算法

冷启动算法是一种在新用户或新场景下快速启动和优化系统性能的方法。它通常用于自动驾驶汽车、智能家居、推荐系统等领域。冷启动算法的主要优势在于它可以在短时间内为新用户或新场景提供高质量的服务，从而提高用户满意度和系统性能。

冷启动算法的应用场景包括：

自动驾驶汽车：通过冷启动算法，自动驾驶汽车可以在短时间内学习新的道路和交通情况，从而提高驾驶安全性和效率。
智能家居：通过冷启动算法，智能家居系统可以在短时间内学习新用户的生活习惯和喜好，从而提供个性化的智能家居服务。
推荐系统：通过冷启动算法，推荐系统可以在短时间内学习新用户的兴趣和喜好，从而提供个性化的推荐服务。

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Bandit 冷启动算法

Bandit算法起源于赌博学，是一个多臂赌博机算法原始问题：一个赌徒摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机外表一模一样，但每个老虎机吐钱的概率不一样，它不知道老虎机吐钱概率分布，那么如何最大化收益？...类比到推荐系统，Topic对应老虎机，新用户对应赌徒。...每个Topic都维护两个基于beta分布的参数:WIN和LOSS, 针对一个新用户，使用Thompson采样为每一个类别采样一个随机数，排序后，输出采样值top N 的推荐item。...我们可以通过几次试验，来刻画出新用户心目中对每个Topic的感兴趣概率。如此经历“选择-观察-更新-选择”的循环，理论上是越来越逼近用户真正感兴趣的Topic

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CIKM21「网易」新用户冷启动：MAIL生成虚拟用户交互表征

导读本文是针对新用户方面的冷启动文章，作者提出双塔结构的MAIL，一个塔用于冷启动，另一个塔关注排序问题。...2.1.2 RS中的零样本学习在冷启动推荐中，有两个范围：旧用户范围 S 和新用户范围 O。对于老用户，有四类特征准备好对模型进行排序，表示为 x_s=\{a_s,v_s,c_s,t_s\} 。...在本文中，在老用户的基础上训练了一个零样本塔 \hat{v}_s=g(a_s,v_s) ，可以应用于新用户获取虚拟行为数据 \hat{v}_o=g(a_o) 来应对冷启动问题。...两个塔的协同训练使推荐系统不受冷启动影响，从而实现了性能的增量提升。 2.2.2 零样本塔首先，明确零样本塔是针对老用户进行训练，对新用户进行推理，根据属性将老用户的行为数据传递给新用户。...在实际应用中，不仅测试数据会有新用户，训练数据也会有新用户。排序和冷启动两阶段模型很难解决排序模型训练阶段的数据缺失问题，因为基于embedding的冷启动模型必须在排序模型之后进行训练。

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冷启动推荐算法理论与实践总结

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一文梳理冷启动推荐算法模型进展

这两个问题分别是用户冷启动和物品冷启动，统称为冷启动推荐。冷启动问题是推荐系统中极具挑战的一个问题，也是一个业界学术界同时高度关注的问题，本期为大家分享一些冷启动推荐算法层面的思路。...冷启动推荐特指如何给新用户或者新物品进行推荐。“新”也就意味着交互数据少，因此很难抓获冷启动用户兴趣偏好，以及冷启动物品的特质。...MeLU采用一种基于梯度的元学习算法MAML来学习一个深度推荐模型公共的初始化参数，然后针对每一个冷启动用户，使用有限的交互数据来对这个初始化模型进行微调，得到用户定制化的模型进行推荐。...---- 五、总结本文主要介绍了算法层面的冷启动问题的解决方案。实际上解决冷启动问题仅仅依赖算法是不够的，还有很多其他途径来解决冷启动问题。...比如产品可以制定一些产品策略，新用户加入时填表；up主上传视频时勾选合适的标签；模型的天级更新改为实时更新等等。

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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。...它将冷启动用户的嵌入转化为类似于正常用户的特征状态，以代表相应的用户偏好。

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WWW2023 | 对比协同过滤冷启动推荐算法

TLDR：本文针对现有的基于映射的冷启动解决方法存在的模糊协同嵌入的问题，提出了一种基于对比协同过滤的冷启动推荐算法。...），进而大大降低了冷启动物品推荐的性能。...当正样本Starsky & Hutch被送入现有模型时，训练算法会将其类型值 "Action "的嵌入优化到用户协同嵌入（UCE）中。...为了解决上述问题，本文提出了一个新的模型，称为基于对比协同过滤的冷启动物品推荐算法CCFCRec，该模型利用常规训练数据中的共现协同信号（co-occurrence collaborative signals...）来缓解冷启动物品推荐中协同嵌入模糊的问题。

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推荐系统中的冷启动问题及解决方案

冷启动问题通常分为三类：12新用户冷启动新用户注册后，系统没有足够的数据来判断其兴趣偏好，难以提供精准的推荐新物品冷启动系统中引入新物品后，由于缺乏用户的交互数据，难以预测哪些用户会对其感兴趣新系统冷启动在推荐系统刚上线时...冷启动问题的挑战与影响12新用户冷启动新用户冷启动是冷启动问题中最常见的一种情况。当一个新用户注册到平台上时，由于系统无法获得该用户的历史行为数据，难以了解其偏好，从而难以提供个性化的推荐。...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。...，试图解决新用户冷启动问题。...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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推荐系统冷启动

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。...(2) 新用户由于是新注册的，在产品上的访问行为没有或者很少，不足以用复杂的算法来训练推荐模型； 2. 对于新的标的物，我们也不知道什么用户会喜欢它。...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。...新用户由于没有相关行为，可以单独将所有新用户放到一个新用户组，可以采用用户冷启动中的“提供非个性化的推荐“的策略来做冷启动。...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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MySQL添加新用户、为新用户分配权限

create user 'newuser'@'%' identified by 'password'; 创建之后记得执行下面指令更新权限： #flush privileges; 3、为新用户分配本地权限...#grant all privileges on `dbname`.* to 'newuser'@'localhost' identified by 'password'; 4、为新用户分配远程权限

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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！...基于知识图谱和流行度采样为了找到可靠的个性化伪标签，我们可以用观测到的user和item对，构建图，从而用h跳广度优先搜索算法(BFS)计算某个用户的正例(I+)到各个未交互过的item( I ±)的路径数...下面算法给出了采样策略。 ?...学习算法简单描述如下： (1) 采样两个mini-batches B? 和 B?. 并通过f和g分别算出伪标签。 (2) 通过loss计算梯度，模型f用 B? 更新参数，模型g用B? 更新参数。...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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利用对话式推荐解决用户冷启动问题

其中用户冷启动的问题对于移动互联网基于内容推荐产品中非常重要，不管是新产品还是体量很大的产品，都存在大量新用户和低活用户，即冷启动用户。...这样才能尽可能吸引新用户和低活用户，并提高留存率。 2. 对话式推荐方法。对话式推荐在推荐系统领域近来得到广泛的关注。...每轮推荐或者提问之后，会根据用户的反馈更新用户 embedding 服从的高斯分布的参数，具体更新方式如下： ?...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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技术干货 | 达观数据新用户推荐的三大利器

但对于新用户而言，没有任何的用户行为，如何进行最有效的推荐呢？这就衍生了用户冷启动问题。...在当下，企业拉新成本越来越高，用户的选择面也越来越多，当新用户到达之后，如果不能很快捕捉用户兴趣，推荐其所感兴趣的物品，很容易造成用户流失。所以能否解决好冷启动问题，是推荐系统非常重要的课题。...本文主要介绍下达观数据个性化推荐引擎如何解决新用户的冷启动问题。达观个性化推荐引擎主要通过新用户属性挖掘，秒级模型更新和跨应用数据整合三种方法来解决新用户的冷启动问题。...作为Online的补充运行一些轻量级的算法。...4 总结本文介绍了达观数据个性化推荐系统在解决新用户冷启动问题的实践经验，通过新用户属性挖掘，秒级模型更新，跨应用数据整合三种方法，可以有效地提高新用户的推荐效果，当然新技术也在不断出现，深度学习的兴起也给个性化推荐效果的提升带来了更大的契机和想象空间

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ubuntu创建新用户

下创建一个新的用户：使用adduser step1: 切换成 root登录 step2: adduser username step3: 跟随系统提示完成以后操作使用useradd 这个方法比较麻烦 1：添加新用户...useradd -r -m -s /bin/bash 用户名 2:配置新用户密码 passwd 用户名 3：给新添加的用户增加ROOT权限 vim /etc/sudoers 然后添加：用户名 ALL

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当推荐遇到冷启动

冷启动问题，大家并不陌生。但是如何解决呢？加特征，加样本，加图谱，加规则？...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！ ?...下面算法给出了采样策略。 ?...学习算法简单描述如下： (1) 采样两个mini-batches B? 和 B?. 并通过f和g分别算出伪标签。 (2) 通过loss计算梯度，模型f用 B? 更新参数，模型g用B? 更新参数。...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。 ?

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App冷启动，你还要我怎样？

什么叫冷启动 拿起你的手机，把后台的任务都清理掉，然后再点击你想要打开的app图标，这个时候，就是所谓的app冷启动了。有人肯定会说，有冷启动那不是还有热启动？...并不是的，这是因为app的冷启动时间过长的原因造成app进入假死状态了。这也是我们本篇文章所要优化的。解决我们先来解决打开app的时候闪白屏的这个问题。...上图是方法二app冷启动的打开流程图，这个流程我就不说了，自己看图吧，这里代码也没什么还写，无非就是写EventBus的发送事件和处理事件，这个也不用上代码了吧？

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干货分享|建站之后如何冷启动？

那么问题来了，搭建完网站之后，在产品初期没用户、没流量、没钱，总之就是什么都没有的时候怎么解决网站冷启动问题？估计大多数伙伴的反应都是：这题有点难啊！...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。...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

冷启动问题简介 冷启动问题主要分为3类：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。...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。...在系统冷启动时，可以引入专家的知识，通过一定的高效方式迅速建立起物品的相关度表。利用用户注册信息在网站中，当新用户刚注册时，不知道他喜欢什么物品，于是只能给他推荐一些热门的商品。...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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技术干货 | 推荐系统中的冷启动问题和探索利用问题

，如何给新用户推荐，是推荐系统中的一个著名问题，即冷启动问题，给新用户展示哪些item决定了用户的第一感和体验；同时在推荐过程中，我们需要考虑给新item展示的机会，比如给一个喜欢科幻电影的user推荐一些非科幻类型的电影...实际过程中，我们面对大量的新用户，这些用户我们并不知道他们的profile，对于这些用户，常用的冷启动的算法包括根据已有的个人静态信息（年龄、性别、地理位置、移动设备型号等）为用户进行推荐。...与用户的冷启动相对应的，则是item的冷启动，当一个新物品加入站内，如何快速的展现的用户。特别是在某些场景下，推荐列表是给用户展示的唯一列表，那么显而易见，只能在推荐列表中尝试给用户推荐新物品。...针对一个新用户，使用Thompson算法为每一个类别采样一个随机数，排序后，输出采样值top N 的推荐item。获取用户的反馈，比如点击。...6 结束语本文简单介绍了推荐系统中一直存在的两大问题：冷启动和EE问题，并简单阐述了业界解决这两大问题的一些常见解决方法和算法。

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oracle命令创建新用户

Windows需要sqlplus命令框,获取CMD窗口下输入sqlplus(需要先安装成功oracle)

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个性化推荐系统设计（2.1）推荐算法介绍

协同过滤算法协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。...协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。...这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动，目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用户推送内容。...基于商品内容的推荐算法利用商品的内容属性计算商品之间的相似度，是物推物的算法。这种算法不依赖用户行为，只要获取到item的内容信息就可以计算语义级别上的相似性，不存在iterm冷启动问题。...流行度算法很好的解决冷启动问题，但推荐的物品有限，不能很好的命中用户的兴趣点；其推荐列表通常会作为候补列表推荐给用户；在微博、新闻等产品推荐时是常用的方法。

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