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冷启动推荐方法及算法
algorithm、machine-learning、recommendation-engine、cold-start
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。问题：
实现基于项目的相似度，哪种算法是正确的？比如说，余
浏览 5提问于2015-08-25得票数 1
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LensKit推荐只为部分用户返回结果，否则返回空DataFrame。为什么会发生这种情况？
python、machine-learning、django-rest-framework、recommender-systems、lenskit
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 rest_framework import vie
浏览 14提问于2021-05-22得票数 1
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基于用户的筛选器与基于项的筛选器之间的决策
recommendation-engine、collaborative-filtering
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，
我已经实现了大多数基于用户的系统，但是我遇到了一些问题，这些问题来自于产生推荐的方式。其次，我遇到了冷启动的问题.在能够计算出用户之间的相关性之前，您需要对同一家餐厅<
浏览 4提问于2016-11-02得票数 2
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实现无监督学习推荐系统
machine-learning、recommendation-engine
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。对于评估，他们建议使用使用预测评级和实际评级作为参数的度量进行交叉验证。预测评级是使用用户的历史和他对电影的
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
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WALS Model Tensorflow -获取对新用户的建议
python、tensorflow、recommendation-engine、recommender-systems
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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AWS个性化:如何处理没有足够交互数据的大型目录
amazon-web-services、recommendation-engine、amazon-personalize
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<
浏览 4提问于2021-07-15得票数 1
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项目推荐服务
service、recommendation-engine、collaborative-filtering
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。但书中的其他信息，如类别和作者呢？如何在没有用户信息的情况下，通过他们的信息等找到“相似”的书籍？是否有可能直接从hbase传递数据，而无需将其存储到文件中然后导入？
浏览 1提问于2015-08-31得票数 0
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AWS Lambda长期运行的http请求
python、amazon-web-services、lambda、aws-lambda、algorithmia
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。在Lambda中是否有发送HTTP请求的方法，并且当请求完成时，结果被传递到一个新<em
浏览 4提问于2017-05-07得票数 4
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新系统冷启动:推荐系统
recommendation-engine、cold-start
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。如果有任何关于这个问题的论文/应用程序的指点，我将不胜感激。
浏览 4提问于2013-03-17得票数 0
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Firebase函数:如何在不引起冷启动的情况下失败可还原事件？
javascript、firebase、google-cloud-platform、google-cloud-functions
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<em
浏览 5提问于2020-11-20得票数 2
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目前有哪些常见的推荐算法？都有哪些应用场景？
推荐系统、app、手机、推荐算法
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 4559提问于2018-03-22
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如何使我的推荐引擎适应冷启动？
prediction、recommendation-engine、cold-start
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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具有特色的冷启动推荐系统
recommender-system
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。考虑到我在特性上有这个冷启动问题，我能遵循什么方法？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
浏览 0提问于2021-04-10得票数 0
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Firebase Cloud Function未捕获异常-它们是否会导致冷启动？
firebase、google-cloud-functions
对于熟悉情况的人来说可能是个简单的问题...同时，声明未捕获的异常会强制在将来的调用中冷启动。相反，建议使用以下方法：
console.error(new Error('
浏览 4提问于2018-01-02得票数 3
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AES密钥调度的熵检验
aes、entropy、key-schedule
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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初始化没有数据集的推荐系统
dataset、recommender-system
考虑基于用户历史的内容推荐平台。内容是书籍和文章，我说的历史是指用户所读的东西，他所分享的东西等等。我知道有很多关于如何训练推荐系统的研究，但是我不知道该做什么来“开始”(平台还没有启动，数据集是空的)。是否有技术考虑没有数据可用的初始化阶段？
浏览 0提问于2018-01-30得票数 1
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基于用户数据显示相关歌曲
sql、algorithm、database-schema
我有一个应用程序，我有用户喜欢的音乐流派，每当用户听了一首歌，他就给它打分。我想向他们展示用户可能like.How的最相关的歌曲，我在数据库模式上进行吗?我应该从用户那里获取哪些所有数据，以及如何获得与特定用户最相关的歌曲？清晰的解释是值得赞赏的。
浏览 1提问于2016-05-31得票数 0
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如何利用ML预测新产品的销售
machine-learning、predictive-modeling、recommender-system、forecast
我如何预测一个全新的产品的销售？例如，已经在商店中引入了一个产品，商店希望了解销售情况。
我想这类似于推荐系统中的冷启动问题。但我仍然想知道，是否有任何标准的方法来解决这些问题。
浏览 0提问于2016-08-20得票数 2
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推荐算法
algorithm、machine-learning、recommendation-engine
我需要把一个网站的推荐算法。我想出了一个非常简单的方法来实现这一点，但我想知道是否有人可以告诉我任何文献或诸如此类的东西，可以帮助我更好地了解其他示例是如何组合在一起的。我已经知道Apache Mahout中的协作过滤、集群和分类等功能，但我不知道机器学习如何适应所有这些功能。我可以看到如何为以上(除了机器学习)制作算法，但我想知道是否有人知道其他可以添加到混合中的东西。
另外，你会说一个推荐器的目
浏览 3提问于2012-08-09得票数 5
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推荐关联项的推荐算法
algorithm、machine-learning、artificial-intelligence
我是机器学习的新手，但我发现它非常有趣，我可以在我们目前的产品中看到很多应用程序。请原谅任何看似显而易见的问题。需要注意的是，没有为这些类型
浏览 3提问于2017-03-26得票数 1
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