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人口统计用户冷启动算法

人口统计用户冷启动算法是一种用于预测新用户行为的算法，它可以根据用户的基本信息和行为数据来预测用户的兴趣和需求。这种算法通常用于社交媒体、电商、广告和推荐系统等领域，以提高用户的满意度和参与度。

在人口统计用户冷启动算法中，用户的基本信息和行为数据被用作输入，以预测用户的兴趣和需求。这些数据可以包括用户的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好等信息。算法通过分析这些数据，并结合历史数据和其他特征，来预测用户的行为和偏好。

人口统计用户冷启动算法的优势在于它可以提供更准确的预测，并且可以帮助企业更好地了解其目标市场。它可以用于广告投放、个性化推荐、产品设计等方面，从而提高企业的竞争力和市场份额。

人口统计用户冷启动算法的应用场景包括社交媒体、电商、广告和推荐系统等。例如，在社交媒体中，可以使用该算法来预测用户的兴趣和需求，从而向用户推荐更符合其兴趣和需求的内容。在电商中，可以使用该算法来预测用户的购买意愿和购买行为，从而向用户推荐更符合其需求的产品。在广告和推荐系统中，可以使用该算法来预测用户的广告点击率和转化率，从而提高广告和推荐系统的效果。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

人工智能产品：https://cloud.tencent.com/product/ai
数据分析产品：https://cloud.tencent.com/product/datalake
个性化推荐产品：https://cloud.tencent.com/product/recommend
社交媒体分析产品：https://cloud.tencent.com/product/sns

需要注意的是，虽然腾讯云提供了这些产品和服务，但它们并不是专门用于人口统计用户冷启动算法的。企业可以根据自己的需求和场景，选择合适的产品和服务，并结合其他技术和工具，来实现更好的预测和分析效果。

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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。...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

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Sentinel中的冷启动限流算法

-- 转载请声明来源和作者信息 -- 冷启动算法基于令牌桶算法实现。令牌桶算法的原理是：按一定的速率往令牌桶中放入令牌，当接收到请求时，从令牌桶申请令牌，只有拿到令牌的请求才能通过。...例如，想要使用令牌桶算法限制接口的最大QPS为200，那么就要每5毫秒就要生产一个令牌放入令牌桶，且生产令牌放入的速度不变。 冷启动算法用于控制令牌桶的令牌生产速率，即控制每个令牌生产的时间间隔。...假设冷启动时长为10秒，初始状态为冷启动状态，限流阈值为200QPS，正常情况下生产令牌的速率应该为5毫秒/个，而在冷启动阶段，速率会从最小值上升至5毫秒/个，最小速率与冷启动系数有关，与冷启动周期时长有关...通过下面这张图来理解冷启动算法。 ?...thresholdPermits：从冷启动到正常的令牌桶中令牌数量的阈值，当令牌桶中的令牌数量超过该值时，则进入冷启动阶段。

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推荐系统冷启动问题

为了证明利用用户人口统计学特征后的推荐结果好于随机推荐的结果, Krulwich做了一个AB测试。相对于利用人口统计学特征的算法,Krulwich设计了一个对照组,该组用户看到的推荐结果是完全随机的。...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%。...对于利用人口统计学特征的个性化算法,44%的用户觉得推荐结果是他们喜欢的,而对于随机算法只有31%的用户觉得推荐结果是自己喜欢的。...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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冷启动推荐算法理论与实践总结

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。...02 解决冷启动的方案一、客户冷启动 （1）利用用户注册信息很多产品在新用户注册时是需要用户填写一些信息的，这些用户注册时填的信息就可以作为为用户提供推荐的指导。...，这就用到了基于项目的协同过滤算法，具体实现方案，可以参考第三章的内容。

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利用对话式推荐解决用户冷启动问题

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...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。...具体来说，文章研究用户和推荐系统间的多轮对话推荐场景。首先用非冷启动用户的历史交互数据去分布训练一个 FM 模型，得到所有历史用户，物品和属性的 embedding 并为冷启动用户做参数初始化。...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。...三个消融实验分别去掉了模型中初始化，用户喜欢属性建模和探索模块，结果验证了这些设计对模型表现的重要性。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。

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快速学习-系统算法详解(基于人口统计学的推荐算法)

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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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一文梳理冷启动推荐算法模型进展

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POSO，首个从结构角度改善用户冷启动的模型

“用户冷启动问题是因 ID 嵌入的质量不够高，或者行为数据少做不好预估而造成的。”...同理，对用户冷启动问题也可以更合理地猜，但“天花板”很低。另外，在新用户刚刚登录的阶段，模型对结果的影响也被控制得较小。...如果是前者，新用户的行为还不够填充正向行为序列①，但在内容平台消费曝光几十个内容后就可以填满了。在这种场景下模型唯一的弱点只有物料 ID 嵌入。如此说来，冷启动问题是否就不大了？...比如有 3 个模块，门网络对新用户的输出是 3、1、0，对老用户的输出是 0、1、2。我们就可以说，1 号模块主要负责新用户，3 号模块主要负责老用户，而 2 号模块则既服务新用户又服务老用户。...注意：POSO 虽然是针对用户冷启动问题被提出的，但对于视频冷启动也适用，只需要把门网络的输入从表示用户相关的特征改为视频年龄的特征即可。欢迎阅读《现代推荐算法》一书，了解更多相关内容！

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图解推荐系统知识点：用户理解、召回、排序、冷启动

大家好，最近看到一篇图解推荐系统的文章，觉得全面和基础，可以快速了解推荐系统中的知识点~分享给大家什么是推荐系统推荐系统是一种利用算法和模型为用户推荐个性化内容的技术。...混合推荐Hybrid Recommendation：将不同推荐算法结合起来，以克服各自算法的局限性，提高整体推荐性能。...时序模型Temporal Models：考虑用户行为的时序信息，例如用户的历史行为随时间的演变，以更好地捕捉用户的兴趣变化。...多臂老虎机算法Multi-Armed Bandit Algorithms：通过在平衡探索和利用之间进行权衡，动态地调整推荐策略，以适应不断变化的用户偏好。...在实际应用中，还需要考虑数据隐私、在线学习、冷启动问题等挑战。

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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。...图1给出了一个说明，电影Starsky & Hutch和Rent-A-Cop分别是用户所对应的正样本和负样本。...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。...如果用户实际上喜欢动作片，而仅仅因为不喜欢明星Reynolds而不看Rent-A-Cop，那么'Action'的最终模糊嵌入就会失去用户对动作片的实际偏好，这就不适当地将正样本的协同嵌入拉离并将负样本的协同嵌入推到靠近用户嵌入的位置...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

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RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统中的冷启动

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。...2、用户冷启动的解决方案 2.1 使用热门榜单当新用户来的时候，把近一周、近一个月比较热门的item推荐给用户。使用热门榜单推荐在某些场景下也能达到很好的推荐效果。...2.2 利用用户的注册信息我们可以有效利用用户以下三种注册信息进行推荐： 人口统计学信息 人口统计学信息包括年龄、性别、职业、民族、学历、居住地等等。...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。

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快点进来get“推荐系统常用的推荐算法”

而静态数据指还没生成用户交互数据的时候，这种情况在系统冷启动的时候尤为的常见，常常使用的静态数据包括： (1)用户注册时候的性别、年龄、地域、学历、兴趣等人口统计学信息； (2)授权的社交网络账号的好友信息...然后这里引申出对于新加入的用户和新加入的商品的冷启动问题：新加入用户：推送热门商品；选择用上面人口统计信息进行粗粒度的推送；如果可以得到合作商数据，获取其好友信息，选择接近的好友进行UserCF推荐；...向用户展示一些商品（热们常见、具有代表性和区分性、物品要多样性），得到用户的反馈，然后进行学习（Nadav Golbandi算法）；新加入商品：UserCF对新加入的物品冷启动不是很敏感，因为只要有用户发现这个新商品...该系统包括用户属性和产品属性两方面构成，前者包括用户的固有属性（比如人口统计信息）以及用户的历史商品交互信息（比如对看过电影的评分，然后得到该用户对于喜欢电影的属性描述），后者是对商品的本身属性描述，这样通过简单的余弦相似度就可以实现推荐了...对于电子商务类别的，由于用户消费代价比较高，所以对个性化的精确程度要求也比较高，而一段用户有新的行为，也会导致推荐内容的实时变化协同过滤的算法缺点也很明显，除了上面的冷启动之外，往往商家的用户数量和产品数量都很多

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论文｜组推荐系统及其应用研究

这篇文章主要是说明一下群组推荐系统，众所周知，推荐系统已经应用十分广泛，群组推荐的应用不仅老用户上发挥了极大的作用，在新用户的冷启动上也发挥了很大的作用。...群组推荐可以帮助解决“用户冷启动”问题群组推荐系统研究框架群组推荐的生命周期分为4个阶段：收集群组成员数据获取群组成员偏好信息生成群组推荐推荐结果的评价和反馈下面展示的是从面向过程角度提出的...4层群组推荐系统研究框架底层的数据源包括：群组成员行为历史群组成员浏览记录群组用户-项目评分群组成员人口统计学特征项目特征上下文信息 ......（当然这已经不是目前的主流方法了，能对用户聚类的方式有很多，比如用户的偏好、人口统计学、使用设备、各种Embedding向量等）。...虽然在传统的推荐系统中，用户隐私和安全也是值得关注的，但是和群组推荐相比，群组推荐则更加复杂。群组推荐中存在传统推荐问题比如冷启动等。

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商品搜索引擎—推荐系统设计

3.2、三种推荐模式的介绍据推荐引擎的数据源有三种模式：基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐。...（1）基于人口统计学的推荐：针对用户的“性别、年龄范围、收入情况、学历、专业、职业”进行推荐。...但基于协同过滤的推荐这种模式，会引发“冷启动”问题。关于，冷启动问题，后续会讨论解决方案。...可参考文献：https://mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.html 3.9、冷启动问题所谓冷启动，是指对于很多推荐引擎的开始阶段...可考虑的解决方案有：（1）利用用户注册信息进行初步推荐，主要包括人口统计学信息、用户描述的个人兴趣内容，预先设定好用户的偏好信息。

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微信读书冷启动推荐实战：一种基于用户属性的方法

引言在文章《微信读书冷启动书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法》1，我们发现用户的阅读偏好与用户属性（性别、年龄、n 线城市、公众号阅读偏好）相关。...基于这个发现，我们利用用户属性，给冷启动的新注册用户做个性化推荐，效果较编辑推荐提升约 50%。 ? 思路假设具有相似用户属性的用户，有相似的阅读偏好。...我们可以把相同性别、相同年龄段、相同 n 线城市的微信读书用户划分成群体，统计每个群体的用户最喜欢的书；对新注册的用户，它的阅读偏好很可能与他所在群体的用户相似。...（实验组）编辑推荐组（对照组）对个性化推荐组的用户，把用户所在群体热门书单推荐给他们。...推荐算法实现把用户按属性（性别、年龄、n 线城市）划分成多个群体对每个群体，统计群体用户最喜欢的书籍，按热度排序，做成推荐书单对于每个新注册的用户，根据用户属性找出他所属的群体对应的推荐书单，以新手卡片的形式展示

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推荐系统设计方法论

3.2、三种推荐模式的介绍据推荐引擎的数据源有三种模式：基于人口统计学的推荐、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐。...（1）基于人口统计学的推荐：针对用户的“性别、年龄范围、收入情况、学历、专业、职业”进行推荐。...但基于协同过滤的推荐这种模式，会引发“冷启动”问题。关于，冷启动问题，后续会讨论解决方案。...可参考文献：https://mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.html 3.9、冷启动问题所谓冷启动，是指对于很多推荐引擎的开始阶段...可考虑的解决方案有：（1）利用用户注册信息进行初步推荐，主要包括人口统计学信息、用户描述的个人兴趣内容，预先设定好用户的偏好信息。

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微信读书冷启动用户书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法

对微信读书的活跃用户，我们根据其读书时长、点评书等用户行为，做书籍推荐。对微信读书新增用户，由于缺少用户行为数据，无法使用这种方法做推荐，此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。...结合假设，该模型可以衡量用户画像和阅读偏好的相关性如果有相关性，那么我们得到的预测模型就可以用于冷启动书籍推荐。分析数据微信用户画像基础属性基础属性包括：城市，年龄，性别等。...和属性 x，把样本按 6:4 划分成训练集、测试集模型选择使用 Spark mllib 提供的 Random Forest 算法。...然而，我们希望这个推荐算法能够用与运营活动的书籍推荐，因此需要进行 A/B 测试，来验证随机森林推荐算法的有效性。...因此，对于微信读书的冷启动用户，运营侧可以考虑结合微信用户画像进行运营活动的书籍推荐（人为设定推荐规则或者使用随机森林），以提高转化率。

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推荐系统算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】

0.前言：召回排序流程策略算法简介图片推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重...使得单一模型能够通过产生不同算法簇的多个不同表征的向量在不同簇的内容向量中进行召回，从而具备这两种召回范式的优点。...2.2 冷启动用户召回图片 2.2.1 User冷启动召回用户冷启动召回主要有以下几种方案：Global Hot、Cross Domain、基于用户属性的召回。...Cross domain：一种做法是基于不同域 ( 例如飞猪和淘宝 ) 共同用户的行为将不同域的用户映射到同一个向量空间，然后借助其他域的丰富行为提升本域冷启动用户的召回效果。...最终选择了第二种，原因是目标用户是冷启动，能用到的特征比较少。如果放弃挖掘用户和宝贝之间的关系会导致相关性比较差。

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