如何给新加入的用户推荐可能感兴趣的物品?如何将新上架的物品推荐给潜在的用户?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。
冷启动是推荐系统的重要挑战之一。那么,什么是冷启动?如何设计一个好的冷启动方案?本文将主要从以下7个方面给大家讲清楚这些问题:
导言:近年来,向量嵌入(embedding)的技术在推荐系统领域取得了广泛的应用。然而向量嵌入技术需要大量数据训练,并且面临严重的冷启动问题。特别是只有极少数交互的冷启动物品,很难训练一个合理的物品ID embedding,称作冷启动ID embedding。这篇文章针对冷启动ID embedding提出了一种基于元学习的方法,探索如何预热冷启动物品ID embedding。
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。通过构造复杂的关系图,利用邻居节点的信息帮助中心冷启动节点的学习,可以大幅提升冷启动样本的预测效果。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。
并发是云函数在某个时刻同时处理的请求数,在业务其他服务可以支撑的情况下,您可以通过简单的配置实现云函数从几个并发到数以万计并发的拓展。 01. 应用场景 1. 高 QPS 短运行时长 使用云函数进行简单的数据、文件处理,例如对象存储触发云函数进行信息上报、对文件处理等。此类场景下单次请求运行时间较短。 2. 重计算长时间运行 使用云函数进行音视频转码、数据处理、AI 推理等场景,由于模型加载等操作导致函数初始化时间长、函数运行的时间长。包括 Java 运行环境的初始化时间较长。 3. 异步消息处理 使用云函
时至今日,深度学习的经典知识几乎已经是“显学”了,但是在实现深度学习推荐系统的过程中,还是充满了无数的细节和坑。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的,最感兴趣的话题。
在推荐系统中,冷启动或长尾是一个常见的问题,模型在数据量较少的user或item上的预测效果很差。造成冷启动样本预测效果不好的重要原因之一是,冷启动样本积累的数据比较少,不足以通过训练得到一个好的embedding(通过user或item的id,映射到一个可学习的向量),进而导致模型在这部分样本上效果较差。我曾经在长尾预测效果不好怎么办?试试这两种思路中介绍过长尾问题的2种解法。
冷启动时长是App性能的重要指标,作为用户体验的第一道“门”,直接决定着用户对App的第一印象。美团外卖iOS客户端从2013年11月开始,历经几十个版本的迭代开发,产品形态不断完善,业务功能日趋复杂;同时外卖App也已经由原来的独立业务App演进成为一个平台App,陆续接入了闪购、跑腿等其他新业务。因此,更多更复杂的工作需要在App冷启动的时候被完成,这给App的冷启动性能带来了挑战。对此,我们团队基于业务形态的变化和外卖App的特点,对冷启动进行了持续且有针对性的优化工作,目的就是为了呈现更加流畅的用户体验。
先说说为何改了标题吧,之前使用中文的话,前缀实在太长了,分享到群聊的时候,真正的标题根本不知道是什么。因此从本文开始,我们使用RS Meet DL来替换原来的标题推荐系统遇上深度学习。
链接:mp.weixin.qq.com/s/627wrUxkAPoRlO0YFxRcoA
随着App的逻辑不断庞大,一不注意就会将耗时的操作放置在应用启动过程之中,导致应用启动速度越来越慢,用户体验也越来越差。优化启动速度是几乎所有大型App应用开发者需要考虑的问题。优化启动速度之前首先需要准确测量App启动时间,这样有利于我们更准确可量化地看出优化效果,也可以指导我们进行持续优化。
场景:冷启动是指APP在手机启动后第一次运行,或者APP进程被kill掉后在再次启动。
随着当下Serverless、FaaS生态的不断发展以及小程序的空前繁荣,越来越多的企业和个人用户把自己的应用,小程序部署到腾讯云无服务器云函数平台上,但随之而来的FaaS场景下高并发、大规模、快速启动等需求也给我们带来了巨大的挑战。为此我们打造了新一代Severless函数计算平台,在安全、可用性、性能上进行了全面升级。
请点击蓝字 关注我们 不知从何时开始,大家基本上无时无刻不在面对着电子屏幕 。吃饭、聚会、学习、工作... 甚至蹲坑的时候仍旧在倒腾微博、微信、知乎、淘宝、视频、读书 ... 每天都有大量的信息从网络向我们输入。 同时,无论是去过的地方、喜欢过的人还是生活中的琐碎,大家都喜欢统统寄存到网上。 基于此,想要博取眼球、获得关注和流量的淘金者们也都把目光转到线上。当然,转到线上有诸多便利,比如基础设施变得简单易操作、坐着就能搞定大部分工作、相比线下更能增加曝光量、也不像线下流程那么冗长繁杂。 所以很
Learning to Warm Up Cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks https://arxiv.org/pdf/2105.04790.pdf SIGIR 2021
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,进而表示相应的用户偏好。
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。
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?
本文介绍了浅谈android性能优化之启动过程(冷启动和热启动) ,分享给大家,具体如下:
本文介绍的是 IJCAI-2020论文《Internaland Contextual Attention Network for Cold-start Multi-channel Matching inRecommendation》,论文作者是来自腾讯微信的谢若冰、丘志杰、饶君、刘毅、张博和林乐宇研究员。
小程序的冷启动速度是用户体验的关键之一,因此,小程序开发者通常需要采取一些措施来加速小程序的冷启动速度。在本文中,我们将介绍一些常用的方法来解决小程序冷启动加速的问题。
常把单片机系统的复位分为冷启动和热启动。所谓冷启动,也就是一般所说的上电复位,冷启动后片内外RAM的内容是随机的,通常是0x00或0xFF;单片机的热启动是通过外部电路给运行中的单片机的复位端一复位电平而实现的,也就是所说的按键复位或看门狗复位。复位后,RAM的内容都没有改变。在某些场合,必须区分出设备的重启是热重启还是冷重启。常用的方法是:确定某内存单位为标志位(如0x40003FF4~0x40003FF7 RAM单元),启动时首先读该内存单元的内容,如果它等于一个特定的值(例如为0xAA55AA55),就认为是热启动,否则就是冷启动。
APP的性能提升无非就是围绕稳定、流畅之类的指标做文章,在推动性能提升的时候,什么才是关键,热情?能力 ?规范?,个人认为是工具,用好性能分析工具,性能提升就走完了一大半,就好比:”算数我比不过小王,但我找了个电子计算器“。以提升冷启动速度为例,看看整体的性能优化流程应该是什么样子,而在这其中性能工具能带来什么。
其中一个缺点就是臭名昭著的“冷启动”(Cold Start)。在本文中,我们将介绍“冷启动”是什么,影响 Serverless 启动延迟的因素有哪些,以及如何减轻它们对应用程序的影响。
大部分开发者在遇到页面冷启动耗时初始化时,会首先考虑通过Handler.postDelay()方法延迟执行。但延迟多久合适?100ms?500ms?还是1s?
随着容器技术的广泛应用,XaaS形式的概念层出不穷。从IaaS(Infrastructure as a Service)、PaaS(Platform as a Service)、SaaS(Software as a Service)到容器云引领的CaaS(Containers as a Service),再到火热的微服务架构,它们都在试着将各种软、硬件资源等抽象为一种服务提供给开发者使用,让他们不再担心基础设施、资源需求、中间件等等,在减轻心智负担的同时更好地专注于业务。FaaS是Functions as a Service的简称,它往往和无服务架构(Serverless Architecture)一同被提起。
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)。在基于模型的方法中,隐模型(Latent Model)又是其中的代表,并且已经成为大多数推荐系统的选择,例如基于矩阵分解的LFM(Latent Factor Model)。
原文: https://hackernoon.com/cold-starts-in-aws-lambda-f9e3432adbf0
个册三个部分的PDF数据来源不同,生产逻辑独立由不同的服务生产,最终将三份PDF合并为一份,还要支持班级所有学生批量生产和压缩打包,所以这个功能在技术角度最主要的特征就是环节多、耗时长:
推荐系统根据用户的历史行为分析用户的兴趣,再根据兴趣为用户推荐项目。然而,在推荐系统运作过程中,新用户与新项目会源源不断地出现。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。
应用性能是指应用在完成应用功能时展现出来的及时性。如:点击应用图标后应用打开的及时性、应用内各种操作响应的及时性等。应用性能问题(如延迟、卡顿等)直接影响用户使用体验,优秀的应用性能是应用体验的必要保障。
以下内容来自:「Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021」圆桌论坛环节,文字内容分为「上下篇」,点击查看《聚焦当下,重构未来:Serverless 全球视野碰撞(上)》,完整视频请看文末。公众号回复「PPT」,即可领取本届大会演讲 PPT。 Techo TVP开发者峰会 ServerlessDays China 2021 的压轴环节是圆桌对话,首次齐聚 AWS、阿里云、字节跳动等全球 TOP 云厂商和互联网企业,深入探讨 Serverless 当前现状、发展趋势,
云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
adb shell am start -W [应用报名]/[Activity的全路径名],得到三个时间值:
事件发生在发包上线的前两天,在某某云进行移动测试时,提示冷启动速度低于平均值的问题,之前自己也曾尝试过优化,但是发现效果并不是很明显,作为一个有追求的开发者,趁着有点空闲时间,要好好研究一下冷启动优化问题。
推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣,因此大量的用户行为数据就称为推荐系统的重要组成部分和先决条件。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。
关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者。
今天老肥和大家分享的是DIGIX全球算法精英大赛赛题三-基于多目标优化的视频推荐的亚军方案,主要使用的是特征工程为主的树模型和深度模型的融合方案。
本文带大家来了解一下云函数的冷热启动过程,以及面对云函数这种冷热启动模式,开发者需要注意哪些问题。 效果展示 云函数被第一次调用(冷启动) 云函数被第一次调用(冷启动) 云函数被多次连续调用(热启动) 云函数被多次连续调用(热启动) 云函数的冷、热启动模式 先跟大家讲下这里的云函数冷热启动模式是什么意思。 冷启动是指你在服务器中新开辟一块空间供一个函数实例运行,这个过程有点像你把这个函数放到虚拟机里去运行,每次运行前都要先启动虚拟机加载这个函数,这是比较耗时的一个过程,所以云函数需要尽量减少自身冷
我们开发完小程序,发布新版本之后,用户如果想体验新版本,需要把小程序从使用列表删除,在重新搜索之后,再次打开,新的版本才会生效。但是, 随着我们更新次数的增加,这种方式就很不友好,用户体验下降,所以在开发中,我们就要考虑配置小程序自动更新。
经过多年的演进,Java语言的功能和性能都在不断地发展和提高,但是冷启动开销较大的问题长期存在,难以从根本上解决。本文先讨论冷启动问题的根本原因,然后介绍一种新近提出的彻底解决Java冷启动问题的技术方案——Java静态编译技术。
软件的响应时间和响应速度直接影响到用户的体验度,如果一个软件,迟迟加载不出来,会直接影响到软件的日活、留存。因此对于一个软件,对响应速度测试是必不可少的。
为帮助应用开发者提升APP质量,推动用户体验升级,软件绿色联盟持续月度发布国内主流TOP1000应用绿标评测报告,从稳定性、性能、安全、兼容性、功耗五方面出发,解读不同分类应用在绿标测试过程中的表现及主要问题。
很长一段时间没有更新,因为前阵子一直在研究云原生相关的项目,包括比较热门的Serverless,我们主要在关注Knative。后面我们会更新不少Knative的文章,还会上线Knative中文社区,并把它作为我们的云原生社区,把大家聚集起来,共同研究云原生技术。
在合适的时间把合适的内容推荐给合适的用户是推荐系统的重要目标,这个目标离不开推荐系统对用户和内容的充分理解。
上一篇我们通过一个 Node.js 纯 FaaS 的 Serverless 应用,给你介绍了 Serverless 引擎盖下的运作机制,总结来说,FaaS 依赖分层调度和极速冷启动的特性,在无事件时它居然可以缩容到 0,就像我们的声控灯一样,有人的时候它可以亮起来,没人的时候,又可以自动关了
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云