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用户冷启动算法

用户冷启动算法是指在一个新的系统或模型中，对于新用户或新数据的处理方式。在云计算领域，冷启动算法可以用于自动扩展和负载均衡，以确保新用户能够快速获得服务。

冷启动算法的优势在于可以快速响应新用户的需求，提高系统的可扩展性和弹性。应用场景包括在线教育、电商、社交媒体、游戏等领域。

推荐的腾讯云相关产品包括云服务器、负载均衡、自动伸缩、CDN等，产品介绍链接地址为：https://cloud.tencent.com/product/cvm

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相关·内容

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。...获取用户的反馈（点击），没有反馈则更新对应类别的lose值，点击了则更新对应类别的wins值。我们可以通过几次试验，来刻画出新用户心目中对每个Topic的感兴趣概率。...如此经历“选择-观察-更新-选择”的循环，理论上是越来越逼近用户真正感兴趣的Topic

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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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冷启动推荐算法理论与实践总结

本文首先介绍冷启动的基本概念，并通过冷启动实际案例来说明如何解决新用户或新项目的冷启动问题。...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。...02 解决冷启动的方案一、客户冷启动 （1）利用用户注册信息很多产品在新用户注册时是需要用户填写一些信息的，这些用户注册时填的信息就可以作为为用户提供推荐的指导。...，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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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...其中用户冷启动的问题对于移动互联网基于内容推荐产品中非常重要，不管是新产品还是体量很大的产品，都存在大量新用户和低活用户，即冷启动用户。...具体来说，文章研究用户和推荐系统间的多轮对话推荐场景。首先用非冷启动用户的历史交互数据去分布训练一个 FM 模型，得到所有历史用户，物品和属性的 embedding 并为冷启动用户做参数初始化。...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。...三个消融实验分别去掉了模型中初始化，用户喜欢属性建模和探索模块，结果验证了这些设计对模型表现的重要性。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。

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CIKM21「网易」新用户冷启动：MAIL生成虚拟用户交互表征

导读本文是针对新用户方面的冷启动文章，作者提出双塔结构的MAIL，一个塔用于冷启动，另一个塔关注排序问题。...2.1.2 RS中的零样本学习在冷启动推荐中，有两个范围：旧用户范围 S 和新用户范围 O。对于老用户，有四类特征准备好对模型进行排序，表示为 x_s=\{a_s,v_s,c_s,t_s\} 。...在本文中，在老用户的基础上训练了一个零样本塔 \hat{v}_s=g(a_s,v_s) ，可以应用于新用户获取虚拟行为数据 \hat{v}_o=g(a_o) 来应对冷启动问题。...两个塔的协同训练使推荐系统不受冷启动影响，从而实现了性能的增量提升。 2.2.2 零样本塔首先，明确零样本塔是针对老用户进行训练，对新用户进行推理，根据属性将老用户的行为数据传递给新用户。...在实际应用中，不仅测试数据会有新用户，训练数据也会有新用户。排序和冷启动两阶段模型很难解决排序模型训练阶段的数据缺失问题，因为基于embedding的冷启动模型必须在排序模型之后进行训练。

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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。...4、多行为推荐一个用户可能只有很少的购买行为，在购买这个目标上，该用户是冷启动用户，但是该用户可能有很多其他行为，比如点击、加购物车等等。...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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POSO，首个从结构角度改善用户冷启动的模型

“用户冷启动问题是因 ID 嵌入的质量不够高，或者行为数据少做不好预估而造成的。”...同理，对用户冷启动问题也可以更合理地猜，但“天花板”很低。另外，在新用户刚刚登录的阶段，模型对结果的影响也被控制得较小。...如果是前者，新用户的行为还不够填充正向行为序列①，但在内容平台消费曝光几十个内容后就可以填满了。在这种场景下模型唯一的弱点只有物料 ID 嵌入。如此说来，冷启动问题是否就不大了？...比如有 3 个模块，门网络对新用户的输出是 3、1、0，对老用户的输出是 0、1、2。我们就可以说，1 号模块主要负责新用户，3 号模块主要负责老用户，而 2 号模块则既服务新用户又服务老用户。...注意：POSO 虽然是针对用户冷启动问题被提出的，但对于视频冷启动也适用，只需要把门网络的输入从表示用户相关的特征改为视频年龄的特征即可。欢迎阅读《现代推荐算法》一书，了解更多相关内容！

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图解推荐系统知识点：用户理解、召回、排序、冷启动

大家好，最近看到一篇图解推荐系统的文章，觉得全面和基础，可以快速了解推荐系统中的知识点~分享给大家什么是推荐系统推荐系统是一种利用算法和模型为用户推荐个性化内容的技术。...混合推荐Hybrid Recommendation：将不同推荐算法结合起来，以克服各自算法的局限性，提高整体推荐性能。...时序模型Temporal Models：考虑用户行为的时序信息，例如用户的历史行为随时间的演变，以更好地捕捉用户的兴趣变化。...多臂老虎机算法Multi-Armed Bandit Algorithms：通过在平衡探索和利用之间进行权衡，动态地调整推荐策略，以适应不断变化的用户偏好。...在实际应用中，还需要考虑数据隐私、在线学习、冷启动问题等挑战。

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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。...它将冷启动用户的嵌入转化为类似于正常用户的特征状态，以代表相应的用户偏好。

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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。...图1给出了一个说明，电影Starsky & Hutch和Rent-A-Cop分别是用户所对应的正样本和负样本。...当正样本Starsky & Hutch被送入现有模型时，训练算法会将其类型值 "Action "的嵌入优化到用户协同嵌入（UCE）中。...如果用户实际上喜欢动作片，而仅仅因为不喜欢明星Reynolds而不看Rent-A-Cop，那么'Action'的最终模糊嵌入就会失去用户对动作片的实际偏好，这就不适当地将正样本的协同嵌入拉离并将负样本的协同嵌入推到靠近用户嵌入的位置...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

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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。...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。...量化冷启动用户的比例及转化效果如1中所讲, 需要将用户的行为日志埋点, 日志中需要包含用户userId，采用的算法标识、用户具体行为(点击、播放、购买、点赞)等，这样就可以通过分析日志知道：每天的DAU...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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当推荐遇到冷启动

通过在知识图谱中为每个用户选择可能的正例，同时还进行了负采样策略，从而抑制偏差。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。...问题描述我们有一个集合的用户U和一个集合的item I，如果用户u和item i有交互，yu,i = 1，我们知道大部分(u,i)都是没有被观测过的，这是个非常稀疏的交互矩阵(u, i) U * I。...基于知识图谱和流行度采样为了找到可靠的个性化伪标签，我们可以用观测到的user和item对，构建图，从而用h跳广度优先搜索算法(BFS)计算某个用户的正例(I+)到各个未交互过的item( I ±)的路径数...mu,i-表示i-与用户交互过的频次，b用于控制频次的重要程度。在训练时，确保三种样本(正例，负例，伪标签)是均匀的。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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微信读书冷启动推荐实战：一种基于用户属性的方法

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。...我们可以把相同性别、相同年龄段、相同 n 线城市的微信读书用户划分成群体，统计每个群体的用户最喜欢的书；对新注册的用户，它的阅读偏好很可能与他所在群体的用户相似。...（实验组）编辑推荐组（对照组）对个性化推荐组的用户，把用户所在群体热门书单推荐给他们。...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

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微信读书冷启动用户书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法

对微信读书的活跃用户，我们根据其读书时长、点评书等用户行为，做书籍推荐。对微信读书新增用户，由于缺少用户行为数据，无法使用这种方法做推荐，此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。...结合假设，该模型可以衡量用户画像和阅读偏好的相关性如果有相关性，那么我们得到的预测模型就可以用于冷启动书籍推荐。分析数据微信用户画像基础属性基础属性包括：城市，年龄，性别等。...和属性 x，把样本按 6:4 划分成训练集、测试集模型选择使用 Spark mllib 提供的 Random Forest 算法。...然而，我们希望这个推荐算法能够用与运营活动的书籍推荐，因此需要进行 A/B 测试，来验证随机森林推荐算法的有效性。...因此，对于微信读书的冷启动用户，运营侧可以考虑结合微信用户画像进行运营活动的书籍推荐（人为设定推荐规则或者使用随机森林），以提高转化率。

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推荐系统算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】

0.前言：召回排序流程策略算法简介图片推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重...使得单一模型能够通过产生不同算法簇的多个不同表征的向量在不同簇的内容向量中进行召回，从而具备这两种召回范式的优点。...2.2 冷启动用户召回图片 2.2.1 User冷启动召回用户冷启动召回主要有以下几种方案：Global Hot、Cross Domain、基于用户属性的召回。...Cross domain：一种做法是基于不同域 ( 例如飞猪和淘宝 ) 共同用户的行为将不同域的用户映射到同一个向量空间，然后借助其他域的丰富行为提升本域冷启动用户的召回效果。...最终选择了第二种，原因是目标用户是冷启动，能用到的特征比较少。如果放弃挖掘用户和宝贝之间的关系会导致相关性比较差。

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当推荐遇到冷启动

通过在知识图谱中为每个用户选择可能的正例，同时还进行了负采样策略，从而抑制偏差。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 ? ? ?...我们有一个集合的用户U和一个集合的item I，如果用户u和item i有交互，yu,i = 1，我们知道大部分(u,i)都是没有被观测过的，这是个非常稀疏的交互矩阵(u, i) U * I。...基于知识图谱和流行度采样为了找到可靠的个性化伪标签，我们可以用观测到的user和item对，构建图，从而用h跳广度优先搜索算法(BFS)计算某个用户的正例(I+)到各个未交互过的item( I ±)的路径数...mu,i-表示i-与用户交互过的频次，b用于控制频次的重要程度。在训练时，确保三种样本(正例，负例，伪标签)是均匀的。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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App冷启动，你还要我怎样？

什么叫冷启动 拿起你的手机，把后台的任务都清理掉，然后再点击你想要打开的app图标，这个时候，就是所谓的app冷启动了。有人肯定会说，有冷启动那不是还有热启动？...并不是的，这是因为app的冷启动时间过长的原因造成app进入假死状态了。这也是我们本篇文章所要优化的。解决我们先来解决打开app的时候闪白屏的这个问题。...你的库初始化好了，我的app的用户体验就下降了）。那么，还有其他方法去解决初始化时间的问题吗？那肯定有啦，刚刚不是说了是方法一吗？现在就开始介绍方法二了。方法二：简单粗暴法何为简单粗暴法呢？...上图是方法二app冷启动的打开流程图，这个流程我就不说了，自己看图吧，这里代码也没什么还写，无非就是写EventBus的发送事件和处理事件，这个也不用上代码了吧？

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干货分享|建站之后如何冷启动？

那阿D在这里建议从两个维度去思考这个问题：用户和内容调性、技术层面的冷启动。用户和内容调性由产品定位和用户价值来决定，合适的技术推荐模型保证了内容更加有效地输出。...1）技术层面的冷启动，从推荐算法及系统的角度来说，主要包括以下三个方面： a、用户冷启动，即一个新用户，没有任何历史行为数据，怎么做推荐。...b、物品冷启动，一个新上线的物品，没有用户对它产生过行为，怎么推荐给感兴趣的用户。 c、系统冷启动，一个新开发的网站，没有用户数据，怎么做个性化推荐。...对于新上线的物品，利用内容信息，推荐给喜欢类似物品的用户。系统冷启动，可以引入外部资源，如专家知识，建立起物品的相关度。利用用户在其他地方已经沉淀的数据进行冷启动。...制造选项，让用户选择自己感兴趣的点后，即时生成粗粒度的推荐。利用用户的手机等兴趣偏好进行冷启动。 2）用户与内容调性： 冷启动阶段种子用户的获取非常重要，也有很多需要注意的点。

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iTerm2 冷启动提速

iTerm2 在升级系统之后，冷启动（开机后第一次启动）的速度异常的慢，需要几十秒才能进入可用状态。之后无论是开新窗口还是退出重进的速度都还挺正常的。...虽然升级系统之前冷启动速度也不快，但并没有慢到这么令人难以忍受。经过几轮较量，最终恢复了秒级冷启动。将过程和尝试的办法记录如下。...DISABLE_AUTO_UPDATE="true" 新版本： zstyle ':omz:update' mode disabled 事实证明，冷启动慢跟这个也没有关系。...参考资料：关闭Oh my zsh自动更新[11] Round 4：xcodebuild 过了三招，此时 zprof 的结果中已经没有了什么耗时大户，然而冷启动时间依然慢的令人发指。...不过二楼的回复内容，最终引导我走向 Final Round 彻底解决了 iTerm2 冷启动速度慢的问题。

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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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