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Sentinel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。 令牌桶算法原理:按一定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,只有拿到令牌请求才能通过。 例如,想要使用令牌桶算法限制接口最大QPS为200,那么就要每5毫秒就要生产一个令牌放入令牌桶,且生产令牌放入速度不变。 冷启动算法用于控制令牌桶令牌生产速率,即控制每个令牌生产时间间隔。 Sentinel与Guava实现不同,Sentinel可能出于对性能考虑,并不控制每个请求通过时间间隔,只控制每秒钟能通过请求数。 通过下面这张图来理解冷启动算法。 ? warmupPeriod:预热时间,即冷启动周期,对应上图中梯形面积,Sentinel默认为10秒。 thresholdPermits:从冷启动到正常令牌桶令牌数量阈值,当令牌桶令牌数量超过该值时,则进入冷启动阶段。

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推荐算法』笔记一:什么推荐系统

推荐系统简介 什么推荐算法 为了解决信息过载和用户无明确需求问题,找到用户感兴趣物品,于是有了个性化推荐系统。 解决信息过载问题,代表性解决方案分类目录和搜索引擎。 推荐系统商业化 1995年,MIT Pattie maes研究小组创立了 Agents公司(后来更名为 Firefly networks) 关注技术问题:降低在线计算时间,冷启动问题,可信度、 音乐、电影推荐 电子商务商品推荐 个性化阅读(新闻消息) 社交网络好友推荐、朋友圈推荐 基于位置服务推荐推荐价值 Netflix:2/3电影是因为被推荐而观看 Google news:推荐提升了38%点击 Amazon:销售推荐占比高达35% 推荐系统核心问题 如何评估一个用户(user)对一个物品(item)评分(喜欢程度)? ;新用户行为(实时意图) 商业目标( business target):一个用户带来多少盈利 参考文献 《常用推荐算法(50页干货)》by 常征 link 《推荐算法实践》by项亮

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    SIGIR2022 | 基于行为融合冷启动推荐算法

    今天给大家简要分享发表在SIGIR2022会议上一篇关于冷启动推荐算法短文,其核心思想通过设计基于上下文自适应嵌入算法来抵消特征分布差异,以此将冷启动用户特征嵌入转化为与现有“热”用户相似的特征状态 对数据有限冷启动用户进行有效推荐一个固有挑战。 现有的深度推荐算法利用用户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性能下降:(1)冷启动用户可能与现有用户存在非常不同特征分布。 (2) 冷启动用户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推荐模型来缓解以上问题。 图1:本文提出基于双塔框架模型示意图。 最后,为了进行大规模工业推荐任务,本文基于双塔结构,将用户和目标物品进行解耦。

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    推荐系统冷启动和探索利用问题探讨

    然而我们常常面对情况用户行为稀疏,而且可能存在比例不一新用户,如何给新用户推荐推荐系统一个著名问题,即冷启动问题,给新用户展示哪些item决定了用户第一感和体验。 实际过程,我们面对大量新用户,这些用户我们并不知道他们profile,对于这些用户,常用冷启动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。 特别是在某些场景下,推荐列表给用户展示唯一列表,那么显而易见,只能在推荐列表尝试给用户推荐新物品。 一个最简单做法就是在推荐列表随机给用户展示新物品,但是这样显然不太个性化,一个较好做法将新物品推荐给曾经喜欢过与新物品相似的物品用户。 6.结束语 本文简单介绍了推荐系统中一直存在两大问题:冷启动和EE问题,并简单阐述了业界解决这两大问题一些常见解决方法和算法

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    RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统冷启动

    本文推荐系统遇上深度学习系列第五十一篇文章,来谈谈推荐系统冷启动解决吧。 1、冷启动问题分类 咱都知道,冷启动问题推荐系统面临难题之一。 比如两个用户都是通过微博登录,而他们在微博互相关注状态,那么我们就可以通过其好友行为来进行推荐。 2.3 利用同平台其他产品行为进行推荐 与第三方登录不同。 这里说使用同平台其他产品行为进行推荐。最典型例子就是腾讯。 每首歌都可以标识为一个400维向量,然后通过常见向量相似度算法计算出歌曲相似度。 4、基于深度学习方法 基于深度学习冷启动方案也有不少了。这里咱们简单谈一谈。 在电商领域推荐,常见召回策略通过计算物品之间embedding相似度。

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    IJCAI 2019 丨利用半参表示算法缓解推荐系统冷启动问题

    缓解 I2I 推荐冷启动问题 本文阿里巴巴集团机器智能技术和优酷人工智能平台合作论文《Hybrid Item-Item Recommendation via Semi-Parametric Embedding 算法,以更好地缓解 I2I 推荐冷启动问题。 一方面 I2I feeds 瀑布流等用户推荐场景基础, 另一方面,「为你推荐」、「猜你喜欢」等场景天然就是 I2I 问题. I2I 在推荐系统作用至关重要。 ? 冷启动一直以来都是推荐系统重要挑战之一, 常见 content-based 方法引入商品内容信息,利用商品之间文本、描述、类目等内容信息进行 I2I 相似度矩阵计算。 因此,本文提出结合商品行为 & 内容信息半参表示算法 SPE (Semi-Parametric Embedding), 以缓解 I2I 推荐冷启动问题。

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    如何解决推荐系统Embedding冷启动问题?

    如何解决深度推荐系统Embedding冷启动问题? 今天我们聊一聊Embedding冷启动问题。 时至今日,深度学习经典知识几乎已经“显学”了,但是在实现深度学习推荐系统过程,还是充满了无数细节和坑。所以接下来几篇文章会专门跟大家总结讨论课程中大家问题最多,最感兴趣的话题。 可见,这个问题在实践处于一种什么地位。 ? Embedding冷启动问题出现根源 在着手解决它之前,必须要搞清楚这个问题出现根源在哪,为什么Embedding冷启动问题那么不好解决。 这个想法当然值得追求,但是我们也不必落入“完美主义”怪圈,自己给自己套上枷锁,在工业界工作,我们首要追求还是整个推荐系统效果。 强化学习反馈实时学习,实时调整推荐模型 但我这里主要想说还不是这个。我想说,我们做推荐系统,有时候要跳出技术固有思维,到更广阔空间去寻求团队合作。

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    技术干货 | 推荐系统冷启动问题和探索利用问题

    冷启动和探索利用问题推荐系统技术两个关键问题,本文结合达观数据技术实战,对问题解决方案进行了梳理和介绍。 ,如何给新用户推荐推荐系统一个著名问题,即冷启动问题,给新用户展示哪些item决定了用户第一感和体验;同时在推荐过程,我们需要考虑给新item展示机会,比如给一个喜欢科幻电影user推荐一些非科幻类型电影 实际过程,我们面对大量新用户,这些用户我们并不知道他们profile,对于这些用户,常用冷启动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。 与用户冷启动相对应,则是item冷启动,当一个新物品加入站内,如何快速展现用户。特别是在某些场景下,推荐列表给用户展示唯一列表,那么显而易见,只能在推荐列表尝试给用户推荐新物品。 对于CF算法来说,无论基于领域还是基于模型,如果想要这个新物品被推荐出来,显然我们需要获得用户对这个物品行为数据。一个最简单做法就是在推荐列表随机给用户展示新物品,但是这样显然不太个性化。

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    推荐系统评价:什么推荐系统

    但一个系统好坏往往需要全链路评定,贯穿于用户整个交互过程。之所以说好推荐系统更难定义,是因为虽然算法核心,但是个性化推荐往往不止由算法构成,这背后需要各种技术支撑。 推荐系统角度 1) 长尾挖掘 挖掘必然推荐需要去完成一件事,长尾作为大头存在,分发过程需要将把握,或者说长尾挖掘推荐系统需要去完成任务。 Who:人物维度,则更多地去考虑用户各类信息特征,比如用户女,老是少,新用户还是老用户,平时喜欢买什么品牌,喜欢什么品类东西,风格如何等等,这些都是在描述这个人,现在这一类技术一般作为用户画像存在 所以在推荐过程我们会根据推荐主体不同做更多推荐策略算法和系统适配,最终去推动。 开发过程可以逐步明确相关流程,并做调整。推荐系统优化一个逐步迭代过程,这一过程需要我们进行效果监控,从而推动策略迭代。

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    推荐系统常用算法——DeepWalk算法

    概述 DeepWalk算法在KDD2014提出算法,最初应用在图表示(Graph Embedding)方向,由于在推荐系统,用户行为数据固然可以表示成图形式,因此DeepWalk算法也常被用于推荐系统 算法思想 DeepWalk算法借鉴了word2vec算法思想,word2vecNLP中一种常用word embedding方法,word2vec通过语料库句子序列来描述词与词共现关系,进而学习到词语向量表示 DeepWalk算法与word2vec类似,使用图中节点与节点共现关系来学习节点向量表示。 在DeepWalk通过使用随机游走(RandomWalk)方式在图中进行节点采样来模拟语料库预料,进而使用word2vec方式学习出节点共现关系。 2.1. RandomWalk RandomWalk一种可重复访问已访问节点深度优先遍历算法

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    Angel推荐算法在游戏推荐应用

    Angel深度学习平台已应用在腾讯很多个场景。本次分享为大家介绍Angel推荐算法在游戏推荐应用。 它推荐算法并没有使用人工抽取标签方式,而使用了CF算法,以及在用户行为数据基础上使用Deep FM算法。 02 Tesla平台上推荐算法 ? 这个特斯拉平台上推荐算法。 DeepFM各种非线性特征,其实比较类似于CNN算法里面,在识别分类过程中所作权重分解。上图在CNN过程,做一个热力图。其中CNN对图像做了一个分类。 一般我们可以根据误差自动调整,来调整这个特征维度组合。类似于推荐过程自动聚类分群过程,这就解决了传统算法问题。 FM user_id 会形成冷启动瓶颈,并且导致更新频率受到限制:传统FM算法和CM算法一定要输入User ID,那样就会产生一个冷启动问题。

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    【学习】什么推荐系统

    片子信息造成差异,则可以通过典型线性预估+属性特征进行处理。而如果有强烈群体偏好,则可以在线性预估模型里面增加交叉特征,但是如果个性化需求极其强烈,那么协同过滤算法可能更加适合。 推荐系统不同产品形态,“个性化”程度不同,例如我司推荐产品“微博话题”推荐,没有太强个性化,这样推荐系统要解决问题“大家都喜欢什么?”,简单统计便能搞定。 对于多数广告类产品,个性化需求太难以捕捉,要解决问题什么样的人喜欢什么结果?”,那么线性模型+属性特征+交叉特征更加适合。 但是对于大多数推荐产品,尤其大平台推荐产品,去探索“每个人喜欢什么东西?”个性化推荐技术(协同过滤,SVD等)可能更加适合。 而不同产品,选型哪怕类似,却也或多或少隐含差异,例如社交网络一些推荐产品,基于图挖掘推荐方式可能更加适合。 一句话,技术选型必须参照产品形态与用户需求。

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    盘点5类推荐系统图学习解决冷启动问题方法

    在之前文章长尾预测效果不好怎么办?试试这两种思路,我曾经介绍了两种解决推荐系统中长尾、冷启动问题方法。其中,图学习解决冷启动和长尾问题,业内目前研究非常多一个方向。 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。 具体做法借鉴了BERTMask Language Model思路,会随机mask20%节点embedding(被设置为全0向量),然后使用一个辅助网络融合邻居节点信息预测中心节点embedding 主要解决视频推荐冷启动问题。 通过图神经网络,将中心节点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,使用图学习解决冷启动问题5种方法7篇顶会工作。

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    推荐系统常用算法——基于Session推荐

    文章中提到当前主流基于因子分解模型或者基于邻域模型很难对整个Session建模,得益于序列化建模算法发展,使得基于Session推荐模型成为可能,针对具体任务,文章设计了模型训练以及ranking 算法原理 在文章采用GRU(Gated Recurrent Unit)序列化建模算法,这是一种改进RNN算法,能够较好解决RNN长距离以来问题。 , item 分数, 表示session正样本, 表示负样本。 如上,从Session得到正样本,但是训练过程不能只存在正样本,此时需要负样本,对于上图中Output每一位,通过在样本库随机采样,生成负样本。 3. 推荐序列化建模:Session-based neural recommendation Understanding LSTM Networks

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    【知识】推荐系统常用算法

    4)通过列出推荐项目的内容特征,可以解释为什么推荐那些项目。 5)已有比较好技术,如关于分类学习方面的技术已相当成熟。 二、协同过滤推荐 协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation)技术推荐系统应用最早和最为成功技术之一。 比如购买牛奶同时很多人会同时购买面包。 算法第一步关联规则发现最为关键且最耗时,算法瓶颈,但可以离线进行。其次,商品名称同义性问题也是关联规则一个难点。 基于效用推荐好处它能把非产品属性,如提供商可靠性(Vendor Reliability)和产品可得性(Product Availability)等考虑到效用计算。 六、组合推荐 由于各种推荐方法都有优缺点,所以在实际,组合推荐(Hybrid Recommendation)经常被采用。研究和应用最多内容推荐和协同过滤推荐组合。

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    没有数据如何推荐?短视频潜力预测及其在微视冷启动应用

    一、背景 在合适时间把合适内容推荐给合适用户推荐系统重要目标,这个目标离不开推荐系统对用户和内容充分理解。 但是,不可避免推荐系统总会迎来新用户和新内容。 在没有数据积累情况下进行推荐,就是冷启动。本文所讲冷启动主要是指对微视新上传短视频冷启动。 通过冷启动,我们希望达到两个目标:一给予每一条内容一定数量曝光,让创作者能够及时得到反馈,看到希望;二冷启动曝光过程,快速定位目标用户,通过UserCF/LookaLike等推荐算法,将优质内容投放给合适用户 冷启动优质内容判断,涉及到对短视频潜力预测,这是一个比较新也比较重要问题。 由于微视冷启动时效性要求,潜力预测需要在进入推荐池之前完成(实际使用对经过安审所有短视频进行计算),此时可用信息仅有视频本身以及上传者一些信息。

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    推荐系统常用算法——Wide & Deep

    随着算法不断发展,随后也出现了许多优化方案,如FM算法通过在线性模型基础上引入交叉项,GBDT+LR算法通过GBDT模型对特征学习,有效处理特征交叉问题。 Deep侧模型 Deep侧模型一个典型DNN模型,如下图所示: 对于DNN模型来说,不适合处理离散稀疏特征,因此在深度神经网络模型,通常需要将输入离散稀疏特征转换成连续稠密特征,如上图中 表示第 层激活函数输出, 表示第 层偏置, 表示第 层模型权重。 2.2. 文中将Wide & Deep模型应用在Google playapps推荐。 模型训练之前,最重要工作训练数据准备以及特征选择,在apps推荐,可以使用到数据包括用户和曝光数据。 深度学习在 CTR 应用 《Wide & Deep Learning for Recommender Systems 》笔记 深度学习在美团点评推荐平台排序运用 [tensorflow线性模型以及

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    FM: 推荐算法瑞士军刀

    前言 自从我上次在知乎回答了问题《机器学习较为简单算法有哪些?》,很多同学私信我询问我FM算法推荐系统应用细节,索性今天就专门写一篇文章,仔细聊一聊FM这把“推荐算法瑞士军刀”。 FM存在一阶项,实际就是LR,能够记忆高频、常见模式 如我在《无中生有:论推荐算法Embedding思想》所说,Embedding提升推荐算法“扩展性”法宝。 虽然算法整体特征空间上亿级别,但是由于推荐场景特征非常稀疏,每个样本n都是非常有限,因此训练与预测速度都非常快 。 比如SHAP算法能提供如下图形化展示,模型给这条样本最终打分24.41,从图中我们可以看到哪些特征做了贡献,又有哪些特征拖了后腿。 ? 为什么“局部特征重要性”更重要? 总结 虽然如今不如DNN、GNN那般受人关注,但是FM凭借其功能齐全、性能优异、便于上线和解释优点,可称得上推荐算法瑞士军刀。

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    推荐系统Auto Embedding Size算法

    引言 推荐系统输入特征具有稀疏性、分布差异大特性,这两个特性决定了AES工作意义。其中“稀疏性”理解为特征id经过hash化后,往往只占据完整hash表一部分。 进一步,对hash表元素建立embedding table,也会存在着大量embedding没有被使用。因此,embedding占据了推荐模型大部分参数量。 但是,手工设定embedding size一项非常繁冗工作,涉及到“组合爆炸”问题,因此一般将tuning embedding size工作交由机器学习算法完成,在下面的章节,我们将介绍 一些比较知名 对于此类问题,强化学习算法不足以应付,一般只能用组合优化方式来求解,而进化算法则是一个很好选择。 屏幕快照 2021-11-09 下午6.04.08.png 上图RULE算法对block定义,和NISME定义大同小异,不过这里"groups"不是为每个field设定,而是对所有的features

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