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推荐冷启动算法

冷启动算法是指在没有任何先验知识的情况下，从头开始学习新任务的算法。在计算机视觉、自然语言处理等领域，冷启动算法被广泛应用于新任务的学习和适应。

冷启动算法的应用场景包括：

计算机视觉：在没有任何训练数据的情况下，训练一个新的目标检测或图像分类模型。
自然语言处理：在没有任何训练数据的情况下，训练一个新的机器翻译或文本生成模型。
推荐系统：在没有任何用户行为数据的情况下，为新用户提供个性化推荐。

冷启动算法的优势在于可以在没有任何先验知识的情况下，从头开始学习新任务，适应新的场景和环境。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云深度学习框架：https://cloud.tencent.com/product/tione
腾讯云自然语言处理：https://cloud.tencent.com/product/nlp
腾讯云计算机视觉：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云推荐系统：https://cloud.tencent.com/product/rs

需要注意的是，腾讯云不仅提供冷启动算法，还提供了各种其他算法和工具，以帮助用户更好地解决问题。

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相关·内容

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。...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。

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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。...热门推荐也一般用来作为新推荐算法的AB测试的基准对照组。还可以推荐常用的标的物及生活必需品。...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。...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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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。...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。...---- 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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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！...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。...下面算法给出了采样策略。 ?...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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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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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！ ?...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 ? ? ?...下面算法给出了采样策略。 ?...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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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。...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。...），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...）来缓解冷启动物品推荐中协同嵌入模糊的问题。

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Bandit 冷启动算法

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。

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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。...实验结果显示,对于利用人口统计学特征的个性化推荐算法,其用户点击率为89%,而随机算法的点击率只有27%。...对于利用人口统计学特征的个性化算法,44%的用户觉得推荐结果是他们喜欢的,而对于随机算法只有31%的用户觉得推荐结果是自己喜欢的。...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。

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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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IJCAI 2019 丨利用半参表示算法缓解推荐系统中的冷启动问题

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。...冷启动一直以来都是推荐系统重要的挑战之一, 常见的 content-based 方法是引入商品的内容信息，利用商品之间的文本、描述、类目等内容信息进行 I2I 相似度矩阵的计算。...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。...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。

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利用对话式推荐解决用户冷启动问题

转载：PaperWeekly 链接：mp.weixin.qq.com/s/627wrUxkAPoRlO0YFxRcoA 仅作为学术交流分享 ---- 推荐系统冷启动通常分为三类，即用户冷启动、物品冷启动还有系统冷启动...无论那种冷启动都因为只有较少的数据和特征来训练模型，所有需要不同的技术方案来提升推荐效果。另外冷启动结合产品方案可以加速冷启动的过程。...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。...汤普森采样是一种经典的 Bandit 算法，目的是在推荐过程中保持探索-利用的平衡，使得在一定时间内的收益损失有一个理论的上界。...此外，我们还探究了不同的 Bandit 方法——汤普森采样和上置信界算法对我们模型的影响。我们用同样的方式把上置信界算法进行改进以适应对话式推荐场景，并于 ConTS 进行比较，结果如下： ?

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推荐系统中的冷启动和探索利用问题探讨

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。

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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。...除了bandit算法之外，还有一些其他的explore的办法，比如：在推荐时，随机地去掉一些用户历史行为（特征）。...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。

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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。...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。...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。...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。

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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）。...但是，以LFM为代表的利用Users和Items的交互信息来进行推荐的隐模型，矩阵越稀疏，效果就会越差，极端情况就是，来了一些新的User或者Item，它们压根没有任何历史交互信息，即冷启动（Cold...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。...这样，整体的训练算法就是这样的： ? Ⅳ. 实验 & 结果展示训练过程是这样的，我们有N个users和M个items，所以理论上可以形成N×M个样本。

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RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统中的冷启动

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。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。

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推荐算法之： LFM 推荐算法

LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用矩阵分解的推荐算法： R = P * Q 其中： P矩阵是User-LF矩阵，即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵，即隐含特征和物品的矩阵

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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。...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。

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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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