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冷启动推荐方法及算法
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我们正在为我们全新的学习管理系统建立推荐系统.有一堆用户和项目(学习模块)在板上，但没有评级-典型的冷启动问题。
实现基于项目的相似度，哪种算法是正确的？比如说，余弦相似。但是，请注意，没有“矩阵”。我们应该尝试使用标准的ML算法，还是使用我们自己的算法？
浏览 5提问于2015-08-25得票数 1
我正在尝试用Django框架实现一个组推荐系统，使用Python的LensKit工具(特别是一个适应UserUser算法的推荐对象)。然而，它只在某些情况下返回单个推荐(对于某些特定用户)，但它总是返回用户组的推荐(我创建了一个混合用户，其分数是组成员分数的平均值，并为其请求推荐)。下面是我为个人用户和组请求推荐的实现：from .models import Movie, Rati
浏览 14提问于2021-05-22得票数 1
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我正在研究一种算法，为您提供一个平台的推荐，您可以在这个平台上查看餐馆。因此，数据库有3个表，“用户”、“餐馆”和“评论”。评论的评级为1-5。每家餐厅可以有多个评论，用户可以有多个评论。首先，我将解释我目前的研究/结论，通过使用基于内容的过滤器，我找到了一个解决方案。0.75 | 1 | 0.45 | 0.98
浏览 4提问于2016-11-02得票数 2
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我一直在阅读有关推荐系统和构建推荐系统的方法的论文和书籍。在其中的许多案例中，Netflix竞赛就是一个例子。在Netflix上，用户对电影进行评分(从1到5)。在那次比赛中，参赛者被用户提供了一个电影数据库和相应的评分，他们应该实现一个系统，最好地预测电影的评分，并使用该评分向用户推荐电影。我正在尝试建立一个新闻推荐系统。我现在面临的问题是，新闻只有很短的一段时间是相关的，几乎没有人会给新闻评级。因此，我只有隐式反馈(视图)，没有显式反馈(评级)。我想知道如何处理冷启动问题，因为在开始时没有新闻会被阅读
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
有没有什么机制让我们只能接收到想要的陷阱。我的意思是说，假设我们只想接收冷启动/暖启动陷阱，而不是授权失败陷阱...Can，我们限制我们的snmptrapd接收冷启动/暖启动trap??...
浏览 0提问于2012-10-09得票数 0
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我想知道是否有任何方法可以为新用户获得推荐，使用已经训练好的WALS模型，并给出用户喜欢的项目列表。在 python库中有一个类似的特性
浏览 6提问于2018-11-07得票数 1
我在一个电子商务网站上添加了一个带有Amazon个性化的产品推荐功能。我们目前有一个庞大的产品目录，数百万件。我们希望能够在我们的项目详细信息页面上使用Amazon个性化推荐当前项目的其他相关项目。尽管有几个项目(千)得到了大量的交互，这对推荐结果产生了巨大的影响。因此，您将看到，这几个项目总是被推荐，即使它们与当前项目完全无关，创建了一个非常奇怪的建议。我认为这就是我们通常所说的“冷启动”情况--除了通常的冷启动问题是关于“冷启动”或用户“冷启动”的
浏览 4提问于2021-07-15得票数 1
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项目推荐服务
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我应该用MyMediaLite提供图书推荐服务。到目前为止，我已经使用Nutch爬虫从网站上收集了书籍，并将信息存储到hbase中。问题是，我实际上并不完全理解这些东西是如何工作的。
浏览 1提问于2015-08-31得票数 0
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算法提供了一个，我正在使用它，这只会使向算法平台上的算法发送请求变得更加容易。
问题如下:当一个算法函数有一段时间没有被调用时，它将被卸载，并且第一次调用它(冷启动)需要一段时间，可能需要30秒。如果我的Lambda函数将等待30秒的响应，而它恰好在冷启动时触发算法函数，那将是非常昂贵和浪费的。编辑:在大多数情况下(除了算法算法从冷启动加载需要一段时间的情况外)，延迟是一个问题，我不能用一些变通的方法来增加延迟，用<
浏览 4提问于2017-05-07得票数 4
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我已经建立了一个推荐系统，其中有数以万计的项目和它们的功能描述，但到目前为止还没有用户配置文件。我正在寻找可以帮助我引导系统的方法的指针，这样我就可以做一些评估。
浏览 4提问于2013-03-17得票数 0
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给定Firebase函数，在不导致冷启动的情况下，失败事件(意图重试)的正确方法是什么？
考虑到功能通常依赖于第三方服务，而这些服务可能不是100%可靠的，我不希望我的功能因短暂的下游错误而因冷启动而招致进一步的惩罚。这甚至是一个推荐的策略吗？我正在使用Firestore，所以我考虑将可还原的事件存储在一个临时集合中，这个
浏览 5提问于2020-11-20得票数 2
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我正在做一个关于Java7中新的Fork-Join框架的研究(作为课程要求的一部分)，并分析与传统线程机制相比的性能改进。有哪些分而治之的算法可以保证在新的fork join框架中运行得更快。你能推荐一些我可以用来分析性能差异的重要算法吗？
浏览 1提问于2010-11-25得票数 7
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最近对推荐系统很感兴趣，但现在缺少一些很好的学习资料，有谁能简单介绍一些目前都有哪些推荐算法呢，又有哪些应用场景呢？目前手机资讯app推荐的是挺精准的，但是总感觉推荐的有些过于单调了，我每天都只能看到同样的推荐内容，又该如何改进呢？
浏览 4491提问于2018-03-22
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我很好奇有什么方法/途径来克服“冷启动”问题，即当一个新用户或一个项目进入系统时，由于缺乏关于这个新实体的信息，做出推荐是一个问题。
我可以考虑做一些基于预测的推荐(比如性别、国籍等等)。
浏览 3提问于2010-01-03得票数 5
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在阅读了云运行和Firebase云函数上的文档之后，我想澄清一些问题：
是否基本上充当了容器映像存储/部署机制？如果我有两个网站，并将它们作为单独的容器映像，云运行是否只是部署指定的trigger?虽然不知道延迟时间，但是FCF本身就有由于冷启动而产生的热身时间，但是会因为云运行冷启动映像而增加延迟吗？云运行图像是否通过FCF传输到用户。还是FCF仅仅将用户直接重定向到云运行映像？
浏览 0提问于2019-10-24得票数 0
我正在阅读Firebase Cloud Functions和GCP Cloud Functions的文档，我注意到处理错误的推荐方法有所不同。;console.error(new Error('Fail!'));谢谢。
浏览 4提问于2018-01-02得票数 3
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我必须开发一个推荐系统，其中大多数用户只购买一个项目，所以我有一个冷启动的问题。因此，我将放弃矩阵分解技术和基于内容的系统。我知道我可以把它当作一个多类别的分类问题，在这个问题上，我预测用户最有可能购买的物品。这有两个不方便的地方：
添加新项时会发生什么情况？如何防止系统只推荐最常见的项目？多类问题可能会给非常常见的商品带来更高的概率，而我的建议可能会变得虚假(就像在超市推荐面包一样，不会增加任何价值，因为用户无论
浏览 0提问于2021-04-10得票数 0
如果我们将所有这些重用的代码放在每个Lambda中，或者放在所有Lambda使用的一个层中，那么Lambda的每一个冷启动都会加载大量该Lambda没有使用的代码，从而导致冷启动的延迟。是否有一种机制(在构建时)为每个Lambda生成一个jar，而不需要所有未使用的代码(因此，通过删除此Lambda未使用的所有代码)？还是有别的办法解决这个问题？
浏览 11提问于2022-11-01得票数 0
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根据“以免我们记住:对加密密钥的冷启动攻击”的文章，有一个快速而肮脏的熵测试，可以帮助在内存转储中找到可能的AES密钥调度。尽管在其他著名密码学家(例如这个职位)的博客中引用了该算法，但我仍未能找到任何解释，解释它为什么工作，以及为什么该算法是正确的。有没有人能给我提供熵测试正确性的证明，或者仅仅解释一下为什么它能起作用？
浏览 0提问于2014-03-09得票数 4
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