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冷启动算法是什么

冷启动算法是一种在推荐系统中解决新用户或新物品冷启动问题的方法。在推荐系统中，系统需要根据用户的历史行为和物品的特征来进行推荐。但是对于新用户或新物品，由于没有足够的历史行为和特征数据，很难进行有效的推荐。

冷启动算法通过引入一些额外的信息或假设来解决这个问题。常见的冷启动算法包括基于内容的协同过滤、基于模型的协同过滤、矩阵分解、深度学习等。这些算法可以通过一些预定义的特征、类别、标签等信息来进行推荐。

冷启动算法的优势在于可以快速为新用户或新物品提供推荐，提高用户体验和满意度。应用场景包括电商网站、音乐推荐、电影推荐等。

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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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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。...计算其与其他物品的相似度，基本思路就是将物品转换成关键词向量，通过计算向量之间的相似度（例如计算余弦相似度），得到物品的相关程度，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...以Pandora电台为例，Pandora雇用了一批音乐人对几万名歌手的歌曲进行各个维度的标注，最终选定了400多个特征，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

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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。...冷启动物品的ID embedding和非冷启动物品的ID embedding的分布不相同，而深度推荐模型的深度模块更适合非冷启动物品（大量数据都是在非冷启动物品上产生）。...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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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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推荐系统冷启动

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。...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。...不像基于模型的算法那样，需要有足够多的行为数据才能训练出精度够用的模型。 4....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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dijkstra算法原理是什么？dijkstra算法的缺点是什么？

dijkstra算法也被称为狄克斯特拉算法，是由一个名为狄克斯特拉的荷兰科学家提出的，这种算法是计算从一个顶点到其他各个顶点的最短路径，虽然看上去很抽象，但是在实际生活中应用非常广泛，比如在网络中寻找路由器的最短路径就是通过该种算法实现的...那么dijkstra算法原理是什么？dijkstra算法的缺点是什么？ image.png 一、dijkstra算法原理是什么？...二、dijkstra算法的缺点是什么？...总而言之，当有权图中出现了负权的话，dijkstra算法就不成立了，这也是该算法的最大缺陷。...以上为大家介绍了dijkstra算法的原理以及缺点，dijkstra算法不管是在实际生活中，还是在网络中都有非常广泛的应用，在使用时应当尽力避免算法的缺陷，才能最大程度发挥算法优势。

8.1K20

当推荐遇到冷启动

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！...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...下面算法给出了采样策略。 ?...学习算法简单描述如下： (1) 采样两个mini-batches B? 和 B?. 并通过f和g分别算出伪标签。 (2) 通过loss计算梯度，模型f用 B? 更新参数，模型g用B? 更新参数。...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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算法是什么，为什么需要算法

14天阅读挑战赛 算法是什么 其实算法的概念并不复杂，我们简单理解，就是一组通过机器学习方法找到的最佳公式的集合。...为什么需要学习算法 算法是凝聚了我们宝贵的智慧的产物，是不是可以更好的复用，是不是可以更高效，是不是可以花费更少的时间，这些都是衡量一个算法好坏的重要指标。...正是因为这些算法帮助了我们，从而节省了时间。玩游戏、下围棋也都可以利用算法来帮助我们轻松取胜。 算法的优势： 算法实际上不能孤立理解。算法必须和数据、产品一起来理解。...这是因为随着人们使用，给予越来越多的反馈，算法会越来越精确，发展到人们难以想象的地步，因为算法是机器学习得出的，人们也越来越不知道算法背后究竟是什么东西。可以说，这是其他任何模式都无法做到的。...他不知道这背后到底是什么。 所以总的来说一句话，算法是很有意思也很有价值的一个热点。

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当推荐遇到冷启动

冷启动问题，大家并不陌生。但是如何解决呢？加特征，加样本，加图谱，加规则？...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！ ?...下面算法给出了采样策略。 ?...学习算法简单描述如下： (1) 采样两个mini-batches B? 和 B?. 并通过f和g分别算出伪标签。 (2) 通过loss计算梯度，模型f用 B? 更新参数，模型g用B? 更新参数。...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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深度学习算法是什么？

循环神经网络是一种能够处理序列数据的算法，常用于文本生成、语音识别和机器翻译等任务。循环神经网络通过「记忆」前面输入对后面输出的影响，实现对序列数据的建模和预测。...生成对抗网络是一种以对抗训练为基础的算法，通过生成模型和判别模型相互博弈的方式，实现对数据的生成和优化。生成对抗网络在图像生成、视频标记和图像修复等领域具有广泛的应用。...深度学习算法有许多优点。首先，深度学习具有强大的学习能力，能够处理复杂的问题，并取得优异的表现。其次，深度学习的网络结构非常灵活，可以适用于各种不同的任务。...此外，深度学习算法的模型可以很好地移植到不同的平台上，具有良好的可移植性。然而，深度学习算法也存在一些缺点。首先，深度学习需要大量的计算资源和算力，成本较高，且当前移动设备上的应用还不太成熟。...总结来说，深度学习是一种强大的机器学习算法，通过模拟人类大脑的学习过程，实现对复杂数据的处理和分析。深度学习在人工智能领域取得了重要突破，并在各个领域得到广泛应用。

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干货分享|建站之后如何冷启动？

那么问题来了，搭建完网站之后，在产品初期没用户、没流量、没钱，总之就是什么都没有的时候怎么解决网站冷启动问题？ 估计大多数伙伴的反应都是： 这题有点难啊！...1）技术层面的冷启动，从推荐算法及系统的角度来说，主要包括以下三个方面： a、用户冷启动，即一个新用户，没有任何历史行为数据，怎么做推荐。...b、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。 c、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。...系统冷启动，可以引入外部资源，如专家知识，建立起物品的相关度。 利用用户在其他地方已经沉淀的数据进行冷启动。 制造选项，让用户选择自己感兴趣的点后，即时生成粗粒度的推荐。...利用用户的手机等兴趣偏好进行冷启动。 2）用户与内容调性： 冷启动阶段种子用户的获取非常重要，也有很多需要注意的点。比如，种子用户尽量选择影响力、活跃度都比较高的用户，并对你的业务已经有了一定的认知。

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降维算法是什么？

为此，降维算法成为机器学习领域中的一种重要技术，它可以将高维空间中的数据点映射到低维空间中。降维算法可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，提高模型的效果和性能。...降维算法主要分为线性降维和非线性降维两种。...在python中通过调用模块sklearn，PCA算法被封装好，参考函数文档调参即可。如图示例，可以通过将所有数据点近似到一条直线来实现降维。非线性降维算法中比较有代表性的是t-SNE。...总的来说，降维算法主要是通过减少数据集中的特征数量，同时保留数据的主要结构或特征，来进行数据分析和处理，从而简化数据分析、可视化和模型训练的复杂度。降维算法的应用非常广泛。...在大规模数据处理中，降维可以减少计算和存储的开销，提高算法的效率。总之，降维算法是机器学习中一项重要的技术，它可以帮助我们处理高维数据，发现数据中的模式和结构，提高模型的效果和性能。

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java算法是什么_什么是java算法

什么是java算法 算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，java算法就是采用Java语言来实现解决某一问题的清晰指令。...算法的特征： 输入性：有零个或多个外部量作为算法的输入 输出性：算法产生至少一个量作为输出 确定性：算法中每条指令清晰，无歧义 有穷性：算法中每条指令的执行次数有限，执行每条指令是时间也有限 可行性：算法原则上能够精确的运行...，而且人们用纸和笔做有限次运算后即可完成 程序：算法用某种程序设计语言的具体实现，程序可以不满足又穷性 算法的四个标准： 正确性：在合理的数据输入下，能在有限时间内得出正确的结果 可读性：应易于人的理解...，易于调试 健壮性：具备检查错误和对错误进行适当处理的能力 效率：算法执行时所需计算机资源的多少，包括运行时间和存储空间 算法的描述形式：1、自然语言 2、算法框图法 3、伪代码语言 4、高级程序设计语言...算法设计的一般过程： 1、理解问题 2、预测所有可能是输入 3、在精确解和近似解间做选择 4、确定适当的数据结构 5、算法设计技术 6、描述算法 7、跟踪算法 8、分析算法的效率 9、根据算法编写代码

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降维算法是什么？

为此，降维算法成为机器学习领域中的一种重要技术，它可以将高维空间中的数据点映射到低维空间中。降维算法可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，提高模型的效果和性能。...降维算法主要分为线性降维和非线性降维两种。...在python中通过调用模块sklearn，PCA算法被封装好，参考函数文档调参即可。如图示例，可以通过将所有数据点近似到一条直线来实现降维。非线性降维算法中比较有代表性的是t-SNE。...总的来说，降维算法主要是通过减少数据集中的特征数量，同时保留数据的主要结构或特征，来进行数据分析和处理，从而简化数据分析、可视化和模型训练的复杂度。降维算法的应用非常广泛。...在大规模数据处理中，降维可以减少计算和存储的开销，提高算法的效率。总之，降维算法是机器学习中一项重要的技术，它可以帮助我们处理高维数据，发现数据中的模式和结构，提高模型的效果和性能。

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iTerm2 冷启动提速

iTerm2 在升级系统之后，冷启动（开机后第一次启动）的速度异常的慢，需要几十秒才能进入可用状态。之后无论是开新窗口还是退出重进的速度都还挺正常的。...虽然升级系统之前冷启动速度也不快，但并没有慢到这么令人难以忍受。 经过几轮较量，最终恢复了秒级冷启动。将过程和尝试的办法记录如下。...DISABLE_AUTO_UPDATE="true" 新版本： zstyle ':omz:update' mode disabled 事实证明，冷启动慢跟这个也没有关系。...参考资料： 关闭Oh my zsh自动更新[11] Round 4：xcodebuild 过了三招，此时 zprof 的结果中已经没有了什么耗时大户，然而冷启动时间依然慢的令人发指。...不过二楼的回复内容，最终引导我走向 Final Round 彻底解决了 iTerm2 冷启动速度慢的问题。

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