01 什么是冷启动 推荐系统的主要目标是将大量的物品推荐给可能喜欢的用户, 这里就涉及物品和用户两类对象，任何平台，物品和用户都是不断增长变化的，所以一定会频繁的面对新的物品和新的用户, 推荐系统冷启动问题指的就是对于新注册的用户或者新入库的物品...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。...根据相似度，将它们推荐给喜欢过和它们相似物品的用户，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。...一、热门推荐案例 当一个客户刚刚注册时，因为没有该用户的历史记录，所以，一个最基本的方法是应用基于人气的策略，即推荐最受欢迎的产品。
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。...采用快速试探策略 这类策略一般可用于新闻短视频类应用中, 先随机或者按照非个性化推荐的策略给用户推荐，基于用户的点击反馈快速发现用户的兴趣点，从而在短时间内挖掘出用户的兴趣。...在这里我讲一下冷启动落地过程中需要注意的事情, 让大家更好的将冷启动应用于真实的业务场景中。...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
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。
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。...mu,i-表示i-与用户交互过的频次，b用于控制频次的重要程度。在训练时，确保三种样本(正例，负例，伪标签)是均匀的。下面算法给出了采样策略。 ?...的loss函数定义如下： ? 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？
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。
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。...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。...），进而大大降低了冷启动物品推荐的性能。...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...主要思路是教会CF模块在训练阶段记住共现的协同信号，以及在应用模型时如何根据记住的共现协同信号来纠正冷启动物品的模糊嵌入。
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 ? ? ?...mu,i-表示i-与用户交互过的频次，b用于控制频次的重要程度。在训练时，确保三种样本(正例，负例，伪标签)是均匀的。下面算法给出了采样策略。 ?...的loss函数定义如下： ? 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。 ?
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
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。...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。...不过在绝倒数应用中，向量空间模型对于文本的分类、聚类、相似度计算已经可以给出令人满意的结果。
Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。本次分享为大家介绍Angel推荐算法在游戏推荐中的应用。...主要内容包括：游戏平台上的游戏推荐、Tesla平台上的推荐算法、经典算法的线性特点、DeepFM算法的非线性特点、DeepFM应用过程。...01 游戏平台上的游戏推荐 这张图看到的是Steam平台上的一个游戏推荐的应用。Steam平台主要是使用标签的推荐方法，它的标签主要是基于用户选择去收集的信息。...如果我们想在经典算法的基础上对一些点击比较少的物品进行推荐，也就是对这些长尾的物品进行推荐，如何去实现呢？ 此时可以先做一个聚类，再应用一个协同过滤的算法。...FM 的user_id 会形成冷启动的瓶颈，并且导致更新频率受到限制：传统的FM算法和CM算法，是一定要输入User ID的，那样就会产生一个冷启动的问题。
算法，以更好地缓解 I2I 推荐的冷启动问题。...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。...2.2 SPE 用于I2I 推荐 本文将半参向量表示应用于 I2I 推荐中, 基于商品的向量表示, 定义相似性度量为 则可以通过最小化如下目标函数求解 其中, g 为非线性激活函数的多层感知机, 后两项为正则化子...另外本文引入 sDAE 来帮助学习更强力的内容表示，以达到更鲁棒的效果。3 个真实数据集、3类对比推荐算法、4 种评价指标上的对比实验，验证了该算法的可靠性和鲁棒性。
在没有数据积累的情况下进行推荐，就是冷启动。本文所讲的冷启动主要是指对微视新上传的短视频的冷启动。...通过冷启动，我们希望达到两个目标：一是给予每一条内容一定数量的曝光，让创作者能够及时得到反馈，看到希望；二是在冷启动曝光的过程中，快速定位目标用户，通过UserCF/LookaLike等推荐算法，将优质的内容投放给合适的用户...由于微视冷启动的时效性要求，潜力预测需要在进入推荐池之前完成（实际使用中是对经过安审的所有短视频进行计算），此时可用的信息仅有视频本身以及上传者的一些信息。...四、总结及展望 本文针对短视频的潜力预测做了一些探索性工作，并已应用在微视冷启动中，在优质视频发掘、提高冷启效率、品类平衡化和辅助人工审核等方面均有一些效果。...接下来我们会从两个方面进一步开展工作：一是拓宽输入特征，将文本特征、用户历史发文统计特征等纳入输入范围；二是探索更好的冷启动应用方式和优质账号的扶持方式。 参考文献： [1] Y.
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。...---- . 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 基于bandit的主题冷启动强化策略 首轮纯冷启动，会主动推给用户随机的10个主题样例,获得前期样本； 后进行迭代操作。...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。
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。...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。...比较简单的方式我们可以可以根据ctr排序，给冷启动用户推荐最热门点击率最高的物品，给足球迷推荐点击率最高的足球相关物品，显然这样做会保证我们推荐结果的ctr会比较高。...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。
本文将详细介绍推荐系统的基础知识，包括常见的算法及其应用，并通过一个完整的项目展示推荐系统的部署过程。推荐系统的基本原理推荐系统的核心任务是根据用户的历史行为和兴趣，预测用户对某个物品的偏好。...推荐系统的应用推荐系统在不同的应用场景中具有重要作用，以下是几个典型的应用场景：A....)# 评估accuracy.rmse(predictions)推荐系统在现代数据驱动的应用中发挥着越来越重要的作用。...本文详细介绍了推荐系统的基本原理、常见的推荐算法及其应用，并通过一个具体的项目展示了推荐系统的实现过程。希望通过这篇文章，读者能对推荐系统有一个全面的了解，并能够在实际项目中应用这些知识和技术。...推荐系统是一个不断发展的领域，随着数据和计算能力的不断提升，新算法和新技术层出不穷。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的推荐算法，并不断优化和改进，以提高推荐系统的性能和用户体验。
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。...我们同样可以基于统计的方式判定一个用户的大致画像，比如一个用户安装了美丽说、蘑菇街等应用，基本可以判定该用户是一个女性用户。更进一步，通过IMEI号，用户在手机上的行为也是可以获取的。...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。...在《推荐系统与深度学习》一书中，介绍了两个案例。分别是使用CNN对音频流派进行分类以及人脸魅力值打分在视频推荐中的应用，感兴趣的同学可以看一下原书，这里就不再赘述。
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。...并且，使用域自适应模块训练多个场景的样本，得到多领域基础模型，然后可以通过预训练微调的方式将多领域基础模型用于冷启动场景。...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。...而LLM是预训练好的，不受训练推荐模型的各个域的数据的影响，因此有助于提取域不变特征。 2.2 门控融合 在通过编码层得到对应的emb后，从不同方面融合查询和item的emb。...（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
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。...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。...再比如根据用户/物品的特征训练一颗决策树，再把冷启动的用户/物品根据有限的信息分配到决策树的某个分支中去，再根据分支对应的默认列表进行推荐等等。...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。
然而，在实际应用中，推荐系统常常面临一个棘手的问题——冷启动问题（Cold Start Problem）。该问题指的是在没有足够的用户行为数据时，系统难以为新用户或新物品提供有效的推荐。...:", recommended_items)混合推荐系统混合推荐系统结合了多种推荐算法的优点，以提高推荐的准确性和应对冷启动问题。...常见的混合推荐系统包括以下几种形式：线性组合：将多个推荐算法的结果进行加权求和，得到最终的推荐结果。级联模型：先使用一种推荐算法筛选候选物品，再使用另一种算法进行排序。...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。...通过实际案例的分析与代码实现，我们展示了如何在实际应用中部署冷启动解决方案，并讨论了在生产环境中的优化方法。
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