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。...（2）利用社交关系推荐 有些APP，用户在注册时要求导入社交关系，比如手机通讯录，这时可以将你的好友喜欢的标的物推荐给你。利用社交信息来做冷启动，特别是在有社交属性的产品中，这是很常见的一种方法。...（4）Top-N产品推荐 解决用户冷启动问题的另一个方法是在新用户第一次访问推荐系统时，不立即给用户展示推荐结果，而是给用户提供一些物品，让用户反馈他们对这些物品的兴趣，然后根据用户反馈给提供个性化推荐...一、热门推荐案例 当一个客户刚刚注册时，因为没有该用户的历史记录，所以，一个最基本的方法是应用基于人气的策略，即推荐最受欢迎的产品。
解决冷启动的方法和策略 不同推荐产品形态冷启动的解决方案 设计冷启动时，需要注意的问题 冷启动未来发展趋势 希望通过本文，你能对推荐系统的冷启动有个全面的认识，并结合自己公司的实际业务，将冷启动策略更好的落地到真实推荐场景中...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。...1.逐步迭代让冷启动效果更好 冷启动有很多方法，我们需要通过AB测试选择一种效果更好的方法，并不断优化，让冷启动的效果达到最佳状态。 2....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
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。...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。 ?...基于映射的方法是一种高效的解决冷启动推荐的方法[5]。这类方法通过学习一个从源领域到目标领域的映射函数，将用户或者物品在源领域的embedding映射到目标领域，来作为目标领域的初始化。...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。...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。
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。
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。...在公开的（Movielens）和业界数据集(Taobao等)上进行的大量实验表明，Cold-Transformer明显优于最先进的方法。 感兴趣的读者可阅读原论文进行深入阅读。
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。
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。 ?
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。
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。...对于这3种不同的冷启动问题，有不同的解决方法。一般来说，可以参考如下解决方案。...选择合适的物品启动用户的兴趣 解决用户冷启动问题的另一个方法是在新用户第一次访问推荐系统时，不立即给用户展示推荐结果，而是给用户提供一些物品，让用户反馈他们对这些物品的兴趣，然后根据用户反馈提供个性化推荐...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。
引言 在文章《微信读书冷启动书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法 》1，我们发现用户的阅读偏好与用户属性（性别、年龄、n 线城市、公众号阅读偏好）相关。...基于这个发现，我们利用用户属性，给冷启动的新注册用户做个性化推荐，效果较编辑推荐提升约 50%。 ? 思路 假设具有相似用户属性的用户，有相似的阅读偏好。...A/B 测试设计 微信读书搭建了书籍推荐 A/B 测试的基础设施，通过如下方法统计不同推荐策略的转化率： 在推荐书籍时，后台记录日志：『用户 推荐书籍 推荐策略 推荐位置标识符 时间』 在用户把书籍加入书架时...，前端上报日志：『用户 推荐书籍 推荐位置标识符 时间』 统计时，给定推荐策略、推荐位置标识符、时间范围，可通过 Spark 脚本统计推荐/加书架转化率 本次实验把有属性的用户随机分成两组： 个性化推荐组...推荐算法实现 把用户按属性（性别、年龄、n 线城市）划分成多个群体 对每个群体，统计群体用户最喜欢的书籍，按热度排序，做成推荐书单 对于每个新注册的用户，根据用户属性找出他所属的群体对应的推荐书单，以新手卡片的形式展示
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。...5 汇聚邻居多种信息带来信息增益 这类方法会在图中增加除了主体外的属性特征，通过对这些属性信息的汇聚为冷启动样本带来信息增益。...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...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。
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。
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。...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： ?...文章还研究了在最大对话轮数更小（7 和 10）下的情况，ConTS 仍然显著优于其他方法；探究了在不同程度冷启动条件下模型之间的差异，结果表明 ConTS 适合冷启动场景而其他一些方法如 EAR [3]...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。...实验结果表明，该模型相对现有方法具有较大优势。 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） ?
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。...思想上LinUCB算法类似于对召回结果重排序的方法，也是考虑用户和item的特征，来计算出收益最大的item。...不同的是，LinUCB借鉴了UCB的置信区间的方法来平衡exploit和explore问题，同时从LinUCB算法是一个在线的学习算法，与一般离线算法需要离线训练不同，LinUCB随着每次展示和反馈会不断优化我们的模型参数和收益...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。
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。...---- 0 Beta分布 但是我发现Beta分布就很少会用这样可以凭直觉感知的方法来解释它的用处在哪里，而且Beta分布经常会和一些复杂的概念一起出现，比如“共轭先验”和“顺序统计量”。...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。
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）。...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）。...因此，不少的方法开始利用Users和Items的内容信息（Content）来辅助解决冷启动问题，跟之前的LFM结合起来，形成Hybrid model。...甚至有一些模型完全使用基于内容的方法（Content-based）来进行推荐。
最后简要介绍一些深度学习方法的解决方案。 2、用户冷启动的解决方案 2.1 使用热门榜单 当新用户来的时候，把近一周、近一个月比较热门的item推荐给用户。...毕业论文做的这方面的内容，当使用热门景点进行推荐时，其效果是好于协同过滤方法的，这主要是由于景点推荐场景中有着明显的随大流心态，用户会倾向于去大家都去的地方。...3、物品冷启动的解决方案 3.1 利用物品的内容信息 该方法主要通过物品描述等文字中的语义来计算其相似度，对新闻等对于时效性有很高要求的领域来说比较常用。...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。
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。...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。...冻结预训练好的emb（图1中的L0），其余层进行微调 冻结emb和编码层参数，其余层进行微调 3.结果 表2反映不同方法之间的对比结果，最后两个方法是本文所题方法，即MMoE作为多任务模块，结合域自适应...（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
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
，由于缺乏用户与物品之间的交互数据，系统难以为用户提供任何有效的推荐为了应对冷启动问题，研究人员和工程师提出了多种解决方案，包括基于内容的推荐、利用社交关系的推荐、结合协同过滤与内容推荐的方法等。...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。...())利用社交关系的推荐社交网络中的用户往往会受到朋友或熟人的影响，因此利用社交关系进行推荐也是解决冷启动问题的有效方法。...常见的混合推荐系统包括以下几种形式：线性组合：将多个推荐算法的结果进行加权求和，得到最终的推荐结果。级联模型：先使用一种推荐算法筛选候选物品，再使用另一种算法进行排序。...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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