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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
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你好，我是AWS Lambda的新手，我想知道我们所谓的“热启动”(热启动)和“冷启动”(冷启动)是什么意思？有谁能详细解释一下吗?热兰达和冷兰达有什么区别？
浏览 4提问于2015-12-11得票数 15
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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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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
浏览 5提问于2020-11-20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
我读过的关于AppEngine数据库(用于Java)的一个更常见的抱怨是，当它达到“冷启动时间”时，它非常慢。这是什么意思？这是我应该担心的事情吗？
浏览 1提问于2010-05-03得票数 8
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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
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我需要服务器端优化的帮助。我有两个服务器(S1，S2)，两个服务器上都有PostgreSQL 9.6.2，数据库内容是相同的。S1 -> Nested Loop (cost=0.28..14.56 rows=2 width=32) (actual time=0.035..0.035 rows=1 loops=1)
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浏览 0提问于2017-05-11得票数 2
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Java中的OpenPGP
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我甚至不知道这个问题是什么意思。我们可以使用像RSA这样的标准算法在Java中加密/签名。那么，支持OpenPGP还需要什么呢？没有人推荐JCA作为的答案。
浏览 1提问于2019-02-13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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新闻推介的多种方法探讨
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我是ML的初学者(我只完成了吴家富的ML课程)，我必须做新闻推荐信。我在本论文中提到了不同的新闻推荐方法(第7页)，其中大多数采用了概率方法(贝叶斯网络、潜在dirichlet分配、朴素贝叶斯模型、概率矩阵因式分解模型)。此外，一些新闻推荐人是基于多武器强盗问题(如雅虎的头版)。我对这些方法一无所知。
我对下一步该做什么感到很困惑。现在，我计划采用一种非常基本的混合方法(协作过滤和基于内容的过滤)。
浏览 0提问于2017-03-30得票数 2
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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
我想构建一个推荐系统，我的意思是一种算法，它可以查看用户发布的偏好和/或评论，然后为他们提供推荐，类似于netflix或amazon使用的算法。
有什么好的资源可以学习如何写这样的东西？
浏览 2提问于2009-10-20得票数 7
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我正在写一个简单的程序，实际上是使用Visual Studio2010在C++中实现扫描线算法。但是我收到一个错误，说找不到graphics.h文件。有人能告诉我如何解决这个问题吗？或任何其它方式(不使用graphics.h)来实现扫描线算法。
谢谢！
浏览 3提问于2010-12-10得票数 1
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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 4441提问于2018-03-22
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我想知道stumbleupon是如何向用户推荐文章的？
它是使用神经网络还是某种机器学习算法，或者它实际上是基于用户的“喜欢”来推荐文章，还是仅仅基于兴趣区域中的标签来推荐文章？使用标签，我的意思是，使用基于项目的协作过滤之类的东西？
浏览 1提问于2011-09-19得票数 9
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最近，我正在研究推荐系统和机器学习算法的评估，试图为我的硕士学位的研究确定一个范围。经过一段时间的阅读，我开始理解几个概念，但有一件事我不太清楚：另外，如果你能提出一些我能读到的论文，我将非常感激。
浏览 0提问于2019-03-12得票数 6
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评估推荐引擎
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在开发推荐系统时，评价和比较不同算法的标准方法是什么？我们是否需要有一个预先标注的排名数据集，然后比较不同算法的精确/召回/F度量？这是最好的评估方法吗？或者有没有其他方法来比较各种推荐算法的结果？
浏览 0提问于2014-11-26得票数 8
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