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个性化推荐算法总结

比如豆瓣小组,属于同一个小组可能代表了用户兴趣的相似性; 社会化推荐的优点 好友推荐可以增加推荐的信任度 社交网络可以解决冷启动问题 六、冷启动问题 1)冷启动主要分3类: 用户冷启动 一个新用户 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。 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。 2)解决方案: 提供非个性化推荐,如热门排行。 在冷启动时,从根节点开始询问用户对该节点物品的看法,然后根据用户的选择将用户放到不同的分枝,直到进入最后的叶子节点,此时对用户的兴趣有了比较清楚的了解,从而可以开始对用户进行比较准确地个性化推荐。 四、保障推荐的有效冷启动推荐多样性的方法 推荐系统的冷启动场景主要分为三类: 用户冷启动:即如何给新用户做个性化推荐,事实上,第一次展现给用户的 item 极其重要,决定了用户的第一印象; 内容冷启动 :即如何将新的内容推荐给潜在对它感兴趣的用户; 系统冷启动:即如何在一个新开发的产品中(无用户、无用户行为,只有一些内容)设计个性化推荐,从而在产品刚发布就让用户体验到个性化推荐服务。

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冷启动推荐算法理论与实践总结

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。 (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

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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。 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。 不同推荐产品形态冷启动的解决方案 作者在《推荐系统的工程实现》这篇文章中讲到,推荐系统主要有5种范式,分别是:完全个性化范式、群组个性化范式、非个性化范式、标的物关联标的物范式、笛卡尔积范式。 2.群组个性化范式 对于群组个性化范式,用户是分为兴趣相似的组的。 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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    算法】基于内容的个性化推荐算法

    小编邀请您,先思考: 1 如何做内容推荐? 2 如何给一个购物中心推荐品牌? 个性化推荐算法有许多类别,主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。 本文介绍基于内容的推荐算法(Content-based Recommendation)。 ? 基于内容的推荐算法(以下简称“内容推荐算法”)只有一个关键点——标签(tag)。 推荐算法将产品分解为一系列标签,并根据用户对产品的行为(例如,购买、浏览)将用户也描述为一系列标签。 内容推荐算法的原理: 1. 将产品分解为一系列标签。 内容推荐算法的优势: 1. 推荐结果可理解:不仅每个用户的核心兴趣点可以被标签化(便于理解每个用户的兴趣),并且可以在每一个推荐结果的展示中现实标签,便于消费者理解推荐结果(如下图红框)。 ? 2. 然而,内容推荐主要使用标签,标签对用户兴趣捕捉稳定性要远远高于单个产品。 3. 便于人机协作:用户可以勾选或者关注推荐标签,从而通过自己的操作来发现自己的个性化需求。 内容推荐算法的劣势: 1.

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    个性化资讯推荐算法 (上)

    很多人会说是头条的个性化推荐技术做得好,个人认为其实不尽然。本文罗列了相关的个性化推荐技术,特别是资讯推荐常用的算法,带大家从“内行”的角度来解密下个性化资讯推荐技术。 (2) 个性化推荐方案:接着介绍资讯推荐所需的技术,着重分析其技术难点。 (3) 个性化推荐算法:最后介绍业界常用的个性化推荐算法。 我们也不难发现这个user cluster-based的算法也有一些明显的缺点:1)它不能解决新用户、新资讯的冷启动,因为没有行为数据来支撑CF运转;2)推荐精度不够高,没有做到真正的个性化。 总体来看,该算法是非常简洁自然的,它针对CF遗留的问题进行了很好的解决:1)引入新闻类别解决了新新闻的冷启动;2)引入用户兴趣解决了个性化推荐精确度的问题。 接个性化资讯推荐 算法篇 ( 下 )

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    个性化资讯推荐算法 ( 下 )

    作者: justin 接个性化资讯推荐 算法篇 ( 上 ) 深度学习篇 日益红火的深度学习也在不断影响着资讯推荐,在这一节就简要review下最近爆出来的几篇相关文章,大致可以分为两类:1)embedding [1499409644508_972_1499409644572.png] 今日头条 作为国内当红的个性化推荐产品,今日头条技术经历了三个阶段: 1) 早期以非个性化推荐为主,重点解决热文推荐和新文推荐 2) 中期以个性化推荐算法为主,主要基于协同过滤和内容推荐两种方式。协同过滤技术和前面介绍的大同小异,不再赘述。 个性化资讯推荐的未来 个资讯消费是人的基本需求,个性化资讯推荐让我们能更好地消费资讯,享受生活的快乐。个性化资讯推荐还有很长的路要走,目前面世的产品仅仅迈出了第一步,看起来有模有样,实际上问题多多。 5) 产品推荐的基因是什么? 加油吧,个性化资讯推荐

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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。 image 基于属性的推荐算法 基于用户标签的推荐 统计用户最常用的标签,对于每个标签,统计被打过这个标签次数最多的物品,然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。 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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    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。 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。 ---- 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。

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    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冷启动问题可以逃避吗?当然不能,就拿广告推荐来说,当一个客户想投广告,由于该广告从未曝光过,召回模型可能都无法召回,更别说后面的粗排和精排模型是否会过滤掉,所以很难起量。 通过实验证明该方法在各个场景下能显著提高冷启动user/item的推荐性能。 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 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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    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。

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    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! ? 冷启动问题可以逃避吗?当然不能,就拿广告推荐来说,当一个客户想投广告,由于该广告从未曝光过,召回模型可能都无法召回,更别说后面的粗排和精排模型是否会过滤掉,所以很难起量。 通过实验证明该方法在各个场景下能显著提高冷启动user/item的推荐性能。 ? ? ? 问题描述 ? ? ? 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 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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    个性化推荐算法整理(二)基于内容的推荐算法content based

    个性化推荐算法整理 基于内容的推荐算法content based 个性化召回算法Content Based背景介绍 基于内容的推荐不同于之前任何一种个性化召回算法,它属于独立的分支。 Content Based算法主体流程介绍 在这个算法的主体流程大部分并不属于个性化推荐的范畴,实际上应该从属于NLP或者用户画像的内容范畴。只有极少数的一部分属于个性化推荐算法的内容范畴。 问世较早,流行度高 基于内容推荐的极简性、可解释性,所以它出现的非常早,并且无论是在工业界还是研究界都作为一种基础的召回算法,流行度非常高。 Online Recommendation 有了Item的刻画,有了User的刻画,便是在线上完成个性化推荐的过程。也就是说给用户推荐他最感兴趣的一些类别。 经过这三步的介绍,我们发现前两步是从属于NLP和用户画像的范畴,第三步是个性化内容推荐的范畴。

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    热度算法个性化推荐示例分享

    01 算法的发展阶段 个性化推荐不是产品首次发布时就能带的,无论是基于用户行为的个性化,还是基于内容相似度的个性化,都建立在大量的用户数和内容的基础上。 虽然无法做到基于兴趣和习惯为每一个用户做到精准化的推荐,但能覆盖到大部分的内容需求,而且启动成本比个性化推荐算法低太多。 因此内容型产品,推荐在发布初期用热度算法实现冷启动,积累了一定量级以后,才能逐渐开展个性化推荐算法。 “赞”,“踩”或“不在推荐此类”的选项,这些功能不仅适用于个性化推荐,对热度算法也有一定的作用。 2)产品内主动询问 常见在产品首次启动的时候,弹框询问用户是男是女,职业等,这样能对内容推荐冷启动提供一些帮助。

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    干货 | 携程个性化推荐算法实践

    目前,团队已经为携程提供了通用化的个性化推荐系统、智能客服系统、AI平台等一系列成熟的产品与服务。 携程作为国内领先的OTA,每天向上千万用户提供全方位的旅行服务,如何为如此众多的用户发现适合自己的旅游产品与服务,挖掘潜在的兴趣,缓解信息过载,个性化推荐系统与算法在其中发挥着不可或缺的作用。 而OTA的个性化推荐一直也是个难点,没有太多成功经验可以借鉴,本文分享了携程在个性化推荐实践中的一些尝试与摸索。 推荐流程大体上可以分为3个部分,召回、排序、推荐结果生成,整体的架构如下图所示。 2017年携程个性化团队在AAAI会议上提出的深度模型aSDAE,通过将附加的side information集成到输入中,可以改善数据稀疏和冷启动问题[4]。 在构建携程个性化推荐系统的实践过程中,对于推荐排序这个特定问题有一些自己的思考和总结,并将从特征和模型这两方面展开。

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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。 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。 实验结果显示,对于利用人口统计学特征的个性化推荐算法,其用户点击率为89%,而随机算法的点击率只有27%。 因为热门排行榜作为一种非个性化推荐算法,一般也比随机推荐具有更高的点击率。

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    个性化推荐技术

    在这个时代背景下,信息爆炸与长尾问题普遍发生,而解决方案之一是个性化推荐技术,那具体什么是个性化推荐,怎么去实现这一过程呢? 这一章读者朋友需要做到的是读完以后,对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识,对于细节不用过多地苛求。 1. 注:这里频道的概念是指淘抢购/有好货/必买清单等电商频道概念,不理解的读者可以打开APP 以上情形背后的答案就是个性化推荐技术,当然也包含了相关的搜索技术。 多样性与稀疏性:条目增长相对稳定 如果产品本身条目增长不稳定,那么大量新条目地涌入会使冷启动非常明显,而条目增长过缓会导致多样性问题,推荐无法很好地从有限的池子中挑选适合用户的条目。 7. 作者介绍: 姚凯飞,Club Factory 推荐算法负责人。硕士毕业于上海交通大学,前阿里推荐算法工程师,多年电商及视频推荐经验,目前在出海电商Club Factory负责推荐算法工作。

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    详解个性化推荐五大最常用算法

    量子位编译如下: 现在,许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐,驱动收入增长。推荐算法有很多种,数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。 为了简化这个任务,Statsbot团队写了一份现有的主要推荐系统算法的概述。 协同过滤 协同过滤(Collaborative filtering, CF)及其变体是最常用的推荐算法之一。 不过,聚类是一种比较弱的个性化推荐,因为这种方法的本质是识别用户组,并对这个组内的用户推荐相同的内容。 当我们有足够数据时,最好使用聚类作为第一步,来缩减协同过滤算法中相关邻居的选择范围。 接下来,我要介绍一下YouTube如何使用深度学习方法来做个性化推荐。 毫无疑问,由于体量庞大、动态库和各种观察不到的外部因素,为YouTube用户提供推荐内容是一项非常具有挑战性的任务。 如果你正在使用分类算法解决推荐问题,应该考虑生成负例样本。如果用户购买了推荐的商品,你应该将其添加为正例样本,而其他列为负例样本。 要从在线得分和离线得分两个方面考察算法质量。

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