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存在冷启动问题的推荐算法

冷启动问题是指在推荐系统中，由于缺乏用户行为数据或新用户的数据稀疏性，导致推荐算法无法准确预测用户的喜好和需求，从而影响推荐效果的问题。为了解决这个问题，可以采用以下几种方法：

基于内容的推荐算法：该算法根据用户过去的行为数据，分析用户喜欢的内容类型和特征，然后为新用户推荐相似的内容，以满足其基本需求。
协同过滤算法：该算法通过分析其他类似用户的行为数据，为新用户推荐相似用户喜欢的内容，从而提高推荐的准确性。
矩阵分解算法：该算法将用户和内容的评分矩阵进行分解，通过分析用户和内容的隐含特征，为新用户推荐可能喜欢的内容。
深度学习算法：该算法利用神经网络模型，自动学习用户和内容的隐含特征，并为新用户推荐合适的内容。
集成学习算法：该算法将以上几种算法进行集成，通过多个算法的组合，提高推荐的准确性和覆盖率。

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以上是针对冷启动问题的推荐算法的解决方案，以及腾讯云相关产品的介绍。

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相关·内容

推荐系统冷启动问题

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。...基于用户注册信息的推荐算法其核心问题是计算每种特征的用户喜欢的物品。...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。...因此，当新物品加入时，内存中的物品相关表中不会存在这个物品，从而ItemCF算法无法推荐新的物品。

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冷启动推荐算法理论与实践总结

由于这部分用户与项目没有历史评分信息，系统无法有效推断新用户的兴趣与新项目的受欢迎度，这种涉及新用户和新项目推荐的问题成为冷启动推荐问题。...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。...物品冷启动：当一个系统中出现了新的物品时，我们需要向用户推荐这个物品，然而系统中并没有关于该物品的任何信息，用户无法感知新产品的存在，这就给推荐系统的推荐带来一定的麻烦。

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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。...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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推荐系统中的冷启动和探索利用问题探讨

然而我们常常面对的情况是用户的行为是稀疏的，而且可能存在比例不一的新用户，如何给新用户推荐，是推荐系统中的一个著名问题，即冷启动问题，给新用户展示哪些item决定了用户的第一感和体验。...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。...很遗憾，我们没有足够的探索机会，对应到我们的推荐问题中就是任何的用户展示pv都是珍贵的，况且实际情况的“老虎机”远远不止20台，而且还存在不断新加入的情况，这就导致获取每个item收益率的成本太大。...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。...正如前文所说，EE问题某种程度中一直以矛盾共同体存在，在实际场景中，需要平衡两者。

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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。...换句话说冷启动的ID embedding和深度模型之间存在一个gap。...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。 ?...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。

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IJCAI 2019 丨利用半参表示算法缓解推荐系统中的冷启动问题

缓解 I2I 推荐的冷启动问题本文是阿里巴巴集团机器智能技术和优酷人工智能平台合作的论文《Hybrid Item-Item Recommendation via Semi-Parametric Embedding...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。...4、总结本文提出了一种半参表示框架，它结合商品的行为信息和内容信息，以达到在维持行为丰富 item 上表现的同时，缓解新发商品上的冷启动问题。

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技术干货 | 推荐系统中的冷启动问题和探索利用问题

冷启动和探索利用问题是推荐系统技术中的两个关键问题，本文结合达观数据的技术实战，对问题的解决方案进行了梳理和介绍。...，如何给新用户推荐，是推荐系统中的一个著名问题，即冷启动问题，给新用户展示哪些item决定了用户的第一感和体验；同时在推荐过程中，我们需要考虑给新item展示的机会，比如给一个喜欢科幻电影的user推荐一些非科幻类型的电影...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。...很遗憾，我们没有足够的探索机会，对应到我们的推荐问题中就是任何的用户展示pv都是珍贵的，况且实际情况的“老虎机”远远不止20台，而且还存在不断新加入的情况，这就导致获取每个item收益率的成本太大。...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。

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推荐系统中的冷启动问题及解决方案

冷启动问题的挑战与影响12新用户冷启动新用户冷启动是冷启动问题中最常见的一种情况。当一个新用户注册到平台上时，由于系统无法获得该用户的历史行为数据，难以了解其偏好，从而难以提供个性化的推荐。...冷启动问题的解决方案基于内容的推荐基于内容的推荐是解决冷启动问题的常用方法之一。这种方法依赖于用户和物品的属性信息，如用户的年龄、性别、职业，物品的类别、关键词等。...:", 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。...模型优化与调参：定期使用A/B测试评估推荐算法的效果，并调整模型参数。日志与监控：在系统中加入日志记录与监控模块，以便在出现问题时快速定位和解决。推荐系统中的冷启动问题是一个复杂且关键的挑战。...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。

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利用对话式推荐解决用户冷启动问题

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。...在对话式推荐中，主要有三个核心的策略问题：（1）问什么问题；（2）推荐什么物品；（3）当前是问问题还是做推荐。 ? ?...方法介绍文章提出了一个统一的框架 ConTS，把物品和属性建模到一个空间中，利用改进的汤普森采样算法 [1] 保持探索和利用的平衡，并使用一个统一的打分函数来统一解决对话式推荐中的三个核心问题。...最后用三个案例分析探究了不同方法在实际对话过程中的策略差异。 ? 结论如何为冷启动用户做推荐是学术界和工业界研究的热点问题之一。...推荐阅读强化学习推荐系统的模型结构与特点总结如何解决推荐中的Embedding冷启动问题？ WWW2021推荐系统论文集锦（附下载） ? 参考文献 ?

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如何解决推荐系统中的Embedding冷启动问题？

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。...今天的内容，就是“如何解决Embedding的冷启动问题”。...可见，这个问题在实践中处于一种什么样的地位。 ? Embedding冷启动问题出现的根源在着手解决它之前，必须要搞清楚这个问题出现的根源在哪，为什么Embedding冷启动问题那么不好解决。...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。...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。

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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。...论文：https://arxiv.org/abs/2302.02151 代码：https://github.com/zzhin/CCFCRec 冷启动问题一直以来都是推荐系统中长期存在的一个严峻挑战。...然而，由于冷启动推荐模型的训练是在常规的数据集上进行的，现有的方法面临着物品的协同嵌入特征会被模糊的问题。...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...）来缓解冷启动物品推荐中协同嵌入模糊的问题。

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PaperReading-使用Dropout解决推荐系统冷启动问题

推荐系统回顾 & 冷启动问题 ?...推荐系统的主流算法分为两类：基于记忆的（Memory-based，具体包括User-based和Item-based），基于模型的（Model-based）和基于内容的（Content-based）。...论文主要思想前面讲了，要处理冷启动问题，我们必须使用content信息。但是想要整个系统的推荐效果较好，我们也必须使用preference信息。...作者们想到，冷启动问题，就相当于一种数据缺失问题。而数据缺失的问题又可以使用Dropout来进行模拟。...以往处理这种准冷启动问题也很复杂，因为它既不是冷启动，但是可用的preference信息也十分稀少。

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盘点5类推荐系统中图学习解决冷启动问题的方法

在之前的文章长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中，我曾经介绍了两种解决推荐系统中长尾、冷启动问题的方法。其中，图学习解决冷启动和长尾问题，是业内目前研究非常多的一个方向。...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。...Graph-guIded Feature Transfer for Cold-Start Video Click-Through Rate Prediction（CIKM 2022）这篇文章中，主要解决的是视频推荐的冷启动问题...通过图神经网络，将中心节点的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中，使用图学习解决冷启动问题的5种方法7篇顶会工作。...利用图解决冷启动问题，核心还是在于哪些图中的信息可以用来提供额外的信息，来弥补冷启动样本数据稀疏导致的训练不充分问题。 END

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直接放大推荐模型可行吗？存在什么问题？

1.导读现在出现了很多大模型，大模型已经成为现在的主流研究方向，那么推荐模型是否也可以做成大模型呢？本文作者从embedding角度，去探索了放大推荐模型的可行性和效果。...如图1所示，在放大推荐模型的过程中，作者发现了embedding塌陷现象，这会影响模型的可扩展性。...本文做了一系列实验，有两个发现：在推荐模型的特征交互中，低信息丰富度的field embedding会影响其他字段的信息丰富度，导致embedding矩阵塌陷，即和已经存在塌陷的embedding做交互会加剧后续产生的...从上述两个发现中，可以得出特征交互还是需要保留的，但是需要降低embedding塌陷问题，作者这里借鉴多头注意力和分组卷积的思路，设计multi-embedding。...4.结果 image.png 信息丰富度的对比 LLM4vis：基于大模型的可解释可视化推荐方法 RecSys最佳短文 | 微信如何优化用户留存?

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推荐系统︱基于bandit的主题冷启动在线学习策略

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。...bandit算法是一种简单的在线学习算法，常常用于尝试解决这两个问题。...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...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。...bandit算法原理及Python实现推荐系统的EE问题及Bandit算法 ---- 延伸：当然笔者在实验过程中遇到了两个小问题： 1、关于beta分布问题一般来，beta分布中， import

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asList存在的问题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....避开基本类型数组转换列表陷阱问题实例: public class Client { public static void main(String[] args) { int...也就是说我们的例子是把一个int类型的数组作为了T的类型,所转换后在List中就只有一个类型为int数组的元素解决实例: public class Client { public static...什么问题呢?...啊,见鬼,哈哈问题就出在了ArrayList类上这个ArraysList是Arrays工具类中的一个内置类(比不是java.Util.ArrayList) 这个内置类,值实现了: – size

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RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统中的冷启动

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。...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。...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。...总之，基于深度学习方法的冷启动解决方案，大都集中在解决物品冷启动问题上，其基本的思路是通过深度学习方法来计算新物品和已有物品之间的相似性。这里咱们只是抛砖引玉，感兴趣的同学可以查阅更多的资料。

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CIKM23 | 统一的搜索推荐冷启动基础模型

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。...本文的特点：用LM提取查询和item的文本特征，缓解冷启动时缺乏ID类特征的问题通过门控融合在融合样本中不同方面特征（文本，ID类特征，稀疏特征等）的同时，加入域信息（随机初始化的域emb），使得得到的最终...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。...多领域模型常见的问题就是域偏移（domain shift）问题，即不同域的数据分布存在差异。本文将域自适应层添加到输入特征 , 将来自多个域的输入映射到公共向量空间。...（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

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联邦学习+推荐系统，冷启动和数据隐私问题双双K.O

然而，在推荐系统中，仍然有许多尚未解决的问题，冷启动和用户数据隐私是其中的两个主要问题。用联邦学习同时解决这两个问题是可行的。假设我们正通过联邦学习，用多方数据来训练一个全局模型。...对于冷启动问题，我们可以从其他参与方借鉴相关信息和知识，以帮助对新商品进行评分或对新用户进行预测。对于数据隐私问题，用户的私有数据被保存在客户端设备中，只有更新的模型才会通过安全协议上传。...步骤5：服务器通过联邦加权算法（如联邦平均算法）聚合从各个客户端上传的本地模型更新。并使用聚合的结果对全局商品因子矩阵进行更新。之后，服务器将全局商品因子矩阵发送给各个客户。...该问题可以进一步细分为几个具体的方面：如何在保护数据安全和隐私的同时，达到高准确度和低通信成本？我们应该选择哪种安全协议？哪种推荐算法更适用于联邦学习我们来探索一下未来可能的研究方向。...因此，如何在联邦学习框架下，设计高效并且精确的推荐算法也是一项很有挑战性的研究工作。

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推荐算法——基于图的推荐算法PersonalRank算法

一、推荐的概述在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，

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