容器编排系统将根据其参数来决定是否关闭以及何时关闭该容器。 这是一种权衡：保持容器处于活动状态将能节省启动资源并加快后续的请求速度，但会增加空闲的时间成本。...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...通过调用该函数，Serverless 底层系统将启动一个新容器并使其“保活”一段时间。如果有一个预热过了的容器，它会因为最近的热调用而保活更长的时间。...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。
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。...获取用户的反馈（点击），没有反馈则更新对应类别的lose值，点击了则更新对应类别的wins值。 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
冷启动是推荐系统的重要挑战之一。那么，什么是冷启动？如何设计一个好的冷启动方案？本文将主要从以下7个方面给大家讲清楚这些问题： 什么是冷启动？ 解决冷启动面临的挑战 解决冷启动为何如此重要？...另外，如果是新开发的产品，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...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。...、标的物冷启动、系统冷启动这三类冷启动给出具体可行的解决方案。...冷启动未来发展趋势 冷启动与推荐系统密切相关, 随着推荐系统在互联网产品中的重要性日益增大，解决冷启动问题也越来越重要和迫切。
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。...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。
，由于缺乏用户与物品之间的交互数据，系统难以为用户提供任何有效的推荐为了应对冷启动问题，研究人员和工程师提出了多种解决方案，包括基于内容的推荐、利用社交关系的推荐、结合协同过滤与内容推荐的方法等。...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。...，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。...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。
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。
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。...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(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，从而在网站刚发布时就让用户体验到个性化推荐服务这一问题。...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。...对于这些通过让用户对物品进行评分来收集用户兴趣，从而对用户进行冷启动的系统，它们需要解决的首要问题就是如何选择物品让用户进行反馈。...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。
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。...通过这种基于图扩展信息的方法，解决长尾用户历史行为稀疏的问题。 3 邻居节点信息预测中心节点表示 冷启动样本一个比较大的问题是embedding训练不充分。...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
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。
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。...系统冷启动：主要解决如何在一个新开发的平台（网站或App）上设计个性化推荐，从而在产品刚上线时就让用户体验到个性化推荐服务。
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。...具体来说，本文设计了一个基于上下文的嵌入自适应模块来抵消特征分布的差异。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。
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。...冷启动一直以来都是推荐系统重要的挑战之一, 常见的 content-based 方法是引入商品的内容信息，利用商品之间的文本、描述、类目等内容信息进行 I2I 相似度矩阵的计算。...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。
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。...---- . 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。...COFIBA算法 基于这些思想，有人提出了算法COFIBA（读作coffee bar）13，简要描述如下： 在时刻t，用户来访问推荐系统，推荐系统需要从已有的候选池子中挑一个最佳的物品推荐给他，然后观察他的反馈...3.2.1 第一轮冷启动 那么，假设笔者自己去看，一开始系统先随机推送10次内容于首页，看这些文章内容哪些被点击了，然后整理成变量top10 。
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。...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。...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。
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。
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。...在推荐系统中有时会有新的场景出现，比如亚马逊电商推荐，增加一个母婴场景，新的场景通常只有少量交互数据，如何利用其他场景帮助冷启动场景进行推荐。...S^2meta[14]提出了一种基于元学习的方法，思想和少样本学习类似。 2.冷启动市场营销任务 在推荐系统中每天会有大量新的市场营销任务来推广各种内容、广告等等。...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。
推荐系统无处不在，当我们在淘宝或京东上购买家电时，在携程上搜寻旅店时，在微博上浏览相片时，我们都在使用推荐系统，并同时在为推荐算法做出贡献。 01 推荐系统到底是什么？...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。...步骤5： 服务器通过联邦加权算法（如联邦平均算法）聚合从各个客户端上传的本地模型更新。并使用聚合的结果对全局商品因子矩阵进行更新。之后，服务器将全局商品因子矩阵发送给各个客户。...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。 首先，不完整的数据会在多大程度上影响推荐系统的性能？换句话说，我们需要从用户那里收集多少数据，才能建立一个精准的推荐系统。...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。
转载：PaperWeekly 链接：mp.weixin.qq.com/s/627wrUxkAPoRlO0YFxRcoA 仅作为学术交流分享 ---- 推荐系统冷启动通常分为三类，即用户冷启动、物品冷启动还有系统冷启动...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 ?
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。...基于内容的生成模型作为一种有前景的解决方案，通常将冷启动物品的内容特征映射到常规物品的嵌入上，以捕捉物品内容的协同信号，从而可以进一步地应用协同过滤模型。...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
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。
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