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账号冷启动干预算法

账号冷启动干预算法是一种用于优化新用户在社交媒体平台上的体验的算法。它的目的是在用户刚注册账号时，为他们推荐与他们兴趣和需求相关的内容，以吸引他们留在平台上并促进他们与其他用户互动。

账号冷启动干预算法的优势在于它可以提高新用户的参与度和留存率，从而为平台带来更多的用户和更高的收益。该算法还可以帮助平台更好地了解用户的兴趣和需求，以便更好地定制和优化平台的内容和服务。

账号冷启动干预算法的应用场景包括社交媒体平台、电子商务网站、在线教育平台、新闻门户网站等。

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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？

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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

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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。...冷启动物品的ID embedding和非冷启动物品的ID embedding的分布不相同，而深度推荐模型的深度模块更适合非冷启动物品（大量数据都是在非冷启动物品上产生）。...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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SIGIR2022 | 基于行为融合的冷启动推荐算法

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WWW2023 | 对比协同过滤冷启动推荐算法

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IJCAI 2019 丨利用半参表示算法缓解推荐系统中的冷启动问题

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图解抖音推荐算法

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Android性能之冷启动优化详析

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自媒体必看！内容平台政策都在调，2018年该怎么玩？

第一阶段，2016年-2017年的补贴，更多是为了解决平台的冷启动问题，增加内容数量的供给。...内容平台的补贴不会像前两年那么容易得到，因为补贴机制越来越精细化，补贴的维度变得更细，比如可能是针对某个垂类，可能是针对新账号，可能是针对补贴满足特定条件的账号，说白了不再是“阳光普照”，而是“精准扶持...内容分发市场自始至终都只有10来个玩家，没有出现“千播大战”的局面，因为内容平台是一个冷启动的产品，对于个性化算法和数据积累有一定的技术要求，最难的是同时聚拢消费者和生产者。...如何通过补贴等方式来形成独家、垂直和优质的内容，获取更多注意力；如何通过人工干预的方式来规避算法的缺陷；如果让平台上诞生超级IP、形成稳定的不依赖补贴的内容输出体系，进而转化为持续的内容活力；如果通过不同的产品形态和内容形式...现在今日头条已经形成一个算法驱动，融入社交关系、具有极强变现能力的独特生态体系。生态对于今日头条是一种护城河，对于UC、企鹅和百家号这三个背靠大树的玩家来说，却有更多价值。

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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。...利用用户的社交网络账号登录(需要用户授权)，导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的物品。...人口统计学信息：包括用户的年龄、性别、职业、民族、学历和居住地；用户兴趣的描述：有一些网站会让用户用文字描述他们的兴趣；从其他网站导入的用户站外行为数据：比如用户通过豆瓣、新浪微博的账号记录，...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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干货分享|建站之后如何冷启动？

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。...利用用户的社交网络账号，导入用户的好友，推荐好友喜欢的物品。用户初次登录时，对一些物品进行反馈，根据这些信息做个性化。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。比如，种子用户尽量选择影响力、活跃度都比较高的用户，并对你的业务已经有了一定的认知。

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抖音是如何做内容推荐的？

抖音推荐算法究竟是如何推荐和运作的？是做抖音短视频运营的同学非常关心的问题，抖音官方并没有披露正式的算法，这里根据实际运营观察和官方披露的部分信息，总结出抖音推荐算法的秘密。...因此，双重审核成为抖音算法筛选视频内容的第一道门槛。...如果确定违规，将根据违规账号进行删除视频、降权通告、封禁账号等处罚。第二步：冷启动 抖音的推荐算法机制是著名的信息流漏斗算法，也是今日头条的核心算法。...通过审核后，第一步叫冷启动流量池曝光，比如你今天上传一个视频，通过双重审核的作品，系统将会给你分配一个初始流量池：200-300在线用户（也可能有上千次曝光）。...之后，爆款视频乃至整个账号会迅速冷却下来，甚至后续之后发布的一些作品也很难有较高的推荐量。为什么？

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抖音推荐算法总结

抖音推荐算法究竟如何是做抖音短视频运营的同学非常关心的问题，抖音官方并没有披露正式的算法，但凭借着民间的智慧和官方披露的部分信息中，网友已经总结出抖音推荐算法的秘密。这里整理资料如下： 1....因此，双重审核成为抖音算法筛选视频内容的第一道门槛。...如果确定违规，将根据违规账号进行删除视频、降权通告、封禁账号等处罚。第一步：冷启动 抖音的推荐算法机制是著名的信息流漏斗算法，也是今日头条的核心算法。...通过审核后，第一步叫冷启动流量池曝光，比如你今天上传一个视频，通过双重审核的作品，系统将会分配给你一个初始流量池：200-300在线用户（也可能有上千个曝光）。...之后，爆款视频乃至整个账号会迅速冷却下来，甚至后续之后发布的一些作品也很难有较高的推荐量。为什么？

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RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统中的冷启动

本文是推荐系统遇上深度学习系列的第五十一篇文章，来谈谈推荐系统中冷启动的解决吧。 1、冷启动问题的分类咱都知道，冷启动问题是推荐系统中面临的难题之一。...冷启动问题主要分为以下三类： 1)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。 2)物品冷启动:物品冷启动主要解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题。...3)系统冷启动:系统冷启动主要解决如何在一个新开发的网站上(还没有用户，也没有用户行为，只有一些物品的信息)设计个性化推荐系统。今天咱们主要来谈谈用户冷启动和物品冷启动问题的解决。...如果用户使用这些账号进行登录，我们可以通过账号信息追溯用户在其他平台上的行为，作为冷启动的参考。我们甚至可以通过其社交网络网络数据来进行推荐。...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。

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ICMLICLR22 推荐系统论文梳理

这反过来会影响他们与系统的交互动态，并可能使以前建立在已知的用户假设上的算法失效。...作者将优化推荐重新表述为找到一种干预，将其从观察域学习到的模式最好地传输到其干预域。...本文提出了一个基于深度神经网络的推荐器，它使用知识图嵌入来推荐健康助推器，通过解决冷启动和稀疏问题来最大化参与度。...作者还观察到，其模型在冷启动情况下将平均 AUC 提高了 5%。 5....与典型的基线解决方案相比，本文提出的算法可以从用户-项目交互中捕获线性和非线性关系，并且实验表明达到SOTA。

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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...首图优选：CNN抽特征，汤普森采样探索与利用：随机策略（简单有效），汤普森采样，bandit，强化学习（Q-Learning、DQN）等产品层：交互式推荐、分tab、多种类型物料融合 1.淘宝逛逛召回算法实践总结...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。...模型结构如下：图片通过attention操作以及GBDT的叶子节点即可满足冷启动的可解释性。图片对比其他冷启动的召回方式，Attribute2I的点击率最高。

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技术帖：解析今日头条公开的推荐算法

1月11日，北京今日头条总部，一场问诊算法、建言算法的“让算法公开透明”分享会正在进行，雷锋网(公众号：雷锋网)观察到，包括BAT等在内的诸多科技公司算法工程师、产品经理等100多人参与现场讨论。...算法推荐要达到不错的效果，需要解决好这四类特征：相关性特征，解决内容和用户的匹配；环境特征，解决基础特征和匹配；热度特征，在冷启动上很有效；协同特征，考虑相似用户的兴趣，在一定程度上解决所谓算法越推越窄的问题...有些算法可以完成，有些算法还做不到、做的不好，这就需要内容干预。...总之，没有一套通用的模型架构适用所有的推荐场景，头条仍需要一个非常灵活的算法实验平台，这个算法不行，马上试另一个算法，实际上是各种算法的一个复杂组合。...而文本特征对于推荐的独特价值就在于，没有文本特征，推荐引擎无法工作，同时，文本特征颗粒度越细，冷启动能力越强。而语义标签的效果是检查一个公司NLP（自然语言处理）的试金石。

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今日头条公布算法：解密“垃圾信息”是如何诞生的

“算法分发并非是把所有决策都交给机器，我们会不断纠偏，设计、监督并管理算法模型。”曹欢欢希望这次分享能让更多的人理解算法，并共同参与到算法模型的制定中来。...有些算法可以完成，有些算法还做不到、做的不好，这就需要内容干预。 3. 没有一套通用的模型架构，适用所有的推荐场景。...我们需要一个非常灵活的算法实验平台，这个算法不行，马上试另一个算法，实际上是各种算法的一个复杂组合。...算法推荐要达到不错的效果，需要解决好这四类特征：相关性特征、环境特征、热度特征和协同特征。相关性特征，解决内容和用户的匹配。环境特征，解决基础特征和匹配。热度特征，在冷启动上很有效。...文本特征对于推荐的独特价值在于，没有文本特征，推荐引擎无法工作，同时，文本特征颗粒度越细，冷启动能力越强。 ? 7. 语义标签的效果，是检查一个公司NLP的试金石。

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重写AgileEAS.NET SOA 中间件平台账号密码的加密算法

二、账号加密、验证算法的替换 AgileEAS.NET SOA 中间件平台一直使用内置的密码加密算法，随着很多使用者提出，为了系统的安全需要，希望能提供一策略，用自己的加密算法算法替换AgileEAS.NET...SOA 中间件平台内置的密码加密算法。 ...三、实现和配置下面我就以某一个朋友的实现为例，他想把密码加密算法换成md5，咱们来看看具体的做法。 ...--密码算法--> <object name="PasswordProvider" assembly="My.Passwords" type="My.Passwords.MD5Password

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