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。...这部分用户是 DAU 增长的关键点，但这些用户交互数据很少甚至没有，如何快速找到这部分用户的兴趣，是用推荐系统需要解决的关键问题。...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。...这篇论文利用对话式推荐结合汤普森采样的方式，提出了一个融合物品和属性的统一模型来解决该问题。在保持探索-利用平衡的同时，用对话的方式直接快速地获得用户的兴趣，以此帮助系统更好地为冷启动用户进行推荐。...推荐阅读 强化学习推荐系统的模型结构与特点总结 如何解决推荐中的Embedding冷启动问题？ WWW2021推荐系统论文集锦（附下载） ? 参考文献 ?
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。...今天的内容，就是“如何解决Embedding的冷启动问题”。...可见，这个问题在实践中处于一种什么样的地位。 ? Embedding冷启动问题出现的根源 在着手解决它之前，必须要搞清楚这个问题出现的根源在哪，为什么Embedding冷启动问题那么不好解决。...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。...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。
冷启动问题的解决方案基于内容的推荐基于内容的推荐是解决冷启动问题的常用方法之一。这种方法依赖于用户和物品的属性信息，如用户的年龄、性别、职业，物品的类别、关键词等。...())利用社交关系的推荐社交网络中的用户往往会受到朋友或熟人的影响，因此利用社交关系进行推荐也是解决冷启动问题的有效方法。...，试图解决新用户冷启动问题。...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。
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。...对于这3种不同的冷启动问题，有不同的解决方法。一般来说，可以参考如下解决方案。...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。
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）。...因此，不少的方法开始利用Users和Items的内容信息（Content）来辅助解决冷启动问题，跟之前的LFM结合起来，形成Hybrid model。...而且，本文提出的一种模型，可以结合Memory和Content的信息，但是只使用一个目标函数，即拥有了以往Hybrid model的性能，还解决了冷启动问题，同时大大降低了模型训练的复杂程度。 ?...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。
本文首先介绍冷启动的基本概念，并通过冷启动实际案例来说明如何解决新用户或新项目的冷启动问题。...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。...用户冷启动：主要解决如何给系统的新用户做个性化推荐的问题，当新用户到来时，我们没有新客户的行为数据，所以无法根据新客户的历史行为预测其兴趣爱好，也就无法提供个性化推荐。...（4）Top-N产品推荐 解决用户冷启动问题的另一个方法是在新用户第一次访问推荐系统时，不立即给用户展示推荐结果，而是给用户提供一些物品，让用户反馈他们对这些物品的兴趣，然后根据用户反馈给提供个性化推荐
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。
在之前的文章长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中，我曾经介绍了两种解决推荐系统中长尾、冷启动问题的方法。其中，图学习解决冷启动和长尾问题，是业内目前研究非常多的一个方向。...今天对图学习解决冷启动问题这个方向进行了详细整理，整理了5种类型7篇顶会工作，帮助大家系统性理解如何利用图学习解决推荐系统冷启动问题。...Graph-guIded Feature Transfer for Cold-Start Video Click-Through Rate Prediction（CIKM 2022）这篇文章中，主要解决的是视频推荐的冷启动问题...通过图神经网络，将中心节点的user/item邻居以及属性信息都进行汇聚。 6 总结 本文梳理了推荐系统中，使用图学习解决冷启动问题的5种方法7篇顶会工作。...利用图解决冷启动问题，核心还是在于哪些图中的信息可以用来提供额外的信息，来弥补冷启动样本数据稀疏导致的训练不充分问题。 END
然而我们常常面对的情况是用户的行为是稀疏的，而且可能存在比例不一的新用户，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。...2.冷启动和EE问题 推荐系统需要根据历史的用户行为和兴趣偏好预测用户未来的行为和兴趣，因此历史用户行为某种程度上成为推荐推荐的重要先决条件。...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。...解决bandit问题的算法众多，一般分为基于semi-uniform的策略、probability matching 策略、pricing策略等。...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。
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。...3、跨领域推荐 冷启动的用户或者物品在目标领域没有交互，但是他们在另外一些领域可能存在一些交互数据。跨领域推荐旨在使用辅助领域的数据来帮助目标领域上的推荐，是一种有效的解决冷启动推荐的方法。 ?...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。...MetaHeac[15]提出了一种基于元学习的方法，该方法同时可以建模多个市场营销任务之间的关系。 ? ---- 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。
冷启动和探索利用问题是推荐系统技术中的两个关键问题，本文结合达观数据的技术实战，对问题的解决方案进行了梳理和介绍。...，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...2 冷启动和EE问题 推荐系统需要根据历史的用户行为和兴趣偏好预测用户未来的行为和兴趣，因此历史用户行为某种程度上成为推荐推荐的重要先决条件。...解决bandit问题的算法众多，一般分为基于semi-uniform的策略、probability matching 策略、pricing策略等。...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。
缓解 I2I 推荐的冷启动问题 本文是阿里巴巴集团机器智能技术和优酷人工智能平台合作的论文《Hybrid Item-Item Recommendation via Semi-Parametric Embedding...算法，以更好地缓解 I2I 推荐的冷启动问题。...其中 Item2Item(I2I) 是至关重要的一环。 I2I 解决的是针对给定商品 (trigger item)，推荐一系列相关商品 (rec_items) 的问题。...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。
这就是冷启动的问题：它们使得应用程序的响应变慢了。在 21 世纪的“即时时代”（instant-age），这可能是一个大问题。 2 冷启动是怎样工作的？...4 如何解决或缓解容器的启动延迟?...以下 6 种策略可以解决或至少可以缓解容器启动延迟对 Serverless 应用程序的影响： 监控性能并记录相关指标 增加内存分配 选择更快的运行时 将共享数据保存在内存中 压缩程序包的大小 保留一个预热的函数池...增加内存分配 据观察，分配了更多的内存的函数往往能更快地启动新容器。如果在你的用例中，成本不是问题，那么可以考虑为你的函数分配更多的内存以获得最佳的启动性能。...StatsModels 是一个开源项目，它提供了处理时间序列的最常用算法。这里有一个很好的教程可以帮忙你入门。
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。...论文：https://arxiv.org/abs/2302.02151 代码：https://github.com/zzhin/CCFCRec 冷启动问题一直以来都是推荐系统中长期存在的一个严峻挑战。...然而，由于冷启动推荐模型的训练是在常规的数据集上进行的，现有的方法面临着物品的协同嵌入特征会被模糊的问题。...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。
然而，在推荐系统中，仍然有许多尚未解决的问题，冷启动和用户数据隐私是其中的两个主要问题。 用联邦学习同时解决这两个问题是可行的。假设我们正通过联邦学习，用多方数据来训练一个全局模型。...对于冷启动问题，我们可以从其他参与方借鉴相关信息和知识，以帮助对新商品进行评分或对新用户进行预测。 对于数据隐私问题，用户的私有数据被保存在客户端设备中，只有更新的模型才会通过安全协议上传。...该问题可以进一步细分为几个具体的方面：如何在保护数据安全和隐私的同时，达到高准确度和低通信成本？我们应该选择哪种安全协议？哪种推荐算法更适用于联邦学习我们来探索一下未来可能的研究方向。...本书详细描述了联邦学习如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。...介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景，并描述一些典型的实际问题解决案例。
推荐系统里面有两个经典问题：EE问题和冷启动问题。 什么是EE问题？又叫exploit－explore问题。...bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题。...这就是多臂赌博机问题(Multi-armed bandit problem, K-armed bandit problem, MAB)。 ? 衡量不同bandit算法在解决多臂问题上的效果？...---- . 2 bandit的延伸应用与模型 2.1 bandit算法与线性回归 **UCB解决Multi-armed bandit问题的思路是：用置信区间。...这边笔者在模拟实际情况，譬如在做一个新闻推荐的内容，需要冷启动。
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。...总之，基于深度学习方法的冷启动解决方案，大都集中在解决物品冷启动问题上，其基本的思路是通过深度学习方法来计算新物品和已有物品之间的相似性。这里咱们只是抛砖引玉，感兴趣的同学可以查阅更多的资料。
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。...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。...多领域模型常见的问题就是域偏移（domain shift）问题，即不同域的数据分布存在差异。 本文将域自适应层添加到输入特征 , 将来自多个域的输入映射到公共向量空间。...（DA）和分布约束MMD或JS散度 表3反映文本提取的语言模型和下游微调的实验结果 往期推荐 HAMUR：为多域推荐（MDR）设计适配器缓解参数干扰和分布差异的影响 SATrans：多场景CTR
你无法复制百度文库的内容？」，之后我收到了不少小伙伴们的反馈，其中也有一些大神分享了他们的经验和方案，我在这里大概整合了一下，并以最通俗易懂的方式向大家分享这些解除文库复制限制的方案。...本文分享的方案可能更多的是涉及编程方面的，对于不懂编程的小伙伴们，也不需要太紧张，一步步跟着我来，你也是可以做到的！...这种方法是最稳的，但也是最让人揪心的。 说实话，上一期推荐的这四种方法，没有一种是称得上“有用”的，方案1没有详细说明步骤，方案2并不保证有效，方案3无法复制源格式，方案4简直就是废话。...这个强大的功能，可以帮助你将一切纸质的、图片化的资料，变成你可以随意复制和编辑的文本内容，这个功能就是 TIM 的 文档扫描。利用这个文档扫描功能，我们也能够轻松地获取百度云的不可复制文本。...不过仔细看会发现这里有点小问题，这里好像每一句话都被分开了，这其实是百度做的一些小技巧，就是为了不让你复制，就算被你复制了，也不让你复制得完美。不过这个问题不是很大，自己稍加排版一下就好了。
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...在android studio 2.0.0 之后instant run 中的 开发阶段会出现白屏，不过不要担心，这算是as 的一个副作用， release版本就不会出现这种情况了。...如果有的话， 那么就可以设置： 在style.xml文件中为启动的Activity设置主题，设置android:windowBackground属性为启动Activity显示的闪屏图片，这样才有APP...秒开的效果。
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