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。...系统冷启动：主要解决如何在一个新开发的平台（网站或App）上设计个性化推荐，从而在产品刚上线时就让用户体验到个性化推荐服务。...（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。...根据相似度，将它们推荐给喜欢过和它们相似物品的用户，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。
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。...采用兴趣迁移策略 当一个公司有一个成熟的APP时，准备拓展新的业务，开发新的APP，这时可以将用户在老APP上的特征迁移到新APP中, 从而做出推荐。...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...利用共同的用户行为信息来协同优化用户体验, 这个APP的新用户, 可能就是另外一个APP的老用户,可以从另外一个APP知道他的信息, 这些信息可以帮助第一个APP来更好的做冷启动。
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。...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。 ?...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。
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。
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。 ?
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。...最后，为了进行大规模的工业推荐任务，本文基于双塔结构，将用户和目标物品进行解耦。
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。
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。
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？...对的，当你退出app的时候，没把后台的任务清理，并且系统没有把这个app的进程服务给干掉，然后你点击这个app的图标再次进入的时候，这就是热启动了。...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。...随着app的功能不断完善，业务的不断发展，接入的第三方服务越来越多，你的app将变得越来越庞大，这个时候你就会发现，当你想进入app的时候，点击了图标，就会发现进入app的时候变得更长了，等待的时候也变得更长了...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？
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。
近日在开发过程中，发现每次点击app从桌面启动都有一个在桌面明显的等待时间，机型越低端的越明显，冷启动优化看来已经势在必行，所以怒而一顿研究再解决之。...1冷启动 第一次启动、被用户杀死进程或系统自动回收进程后，整个app后台任务被清理，再次启动app，称为 冷启动。...特点：后台任务全部结束，回收进程 2热启动 用户点击返回键退回界面，后台任务没有杀死，再次点击启动app，称为 热启动。...5白屏如何解决 大致有以下三种方法： 使用IntentService实现异步处理耗时的操作； 将背景图设置成我们APP的Logo图，作为APP启动的引导，现在市面上大部分的APP也是这么做的 将背景颜色设置为透明色...，在启动页出现前屏幕一直显示桌面 推荐使用第一种解决方法，当然，三个方法结合使用效果更好 6举例 普通处理 ?
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？...对的，当你退出app的时候，没把后台的任务清理，并且系统没有把这个app的进程服务给干掉，然后你点击这个app的图标再次进入的时候，这就是热启动了。...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。...随着app的功能不断完善，业务的不断发展，接入的第三方服务越来越多，你的app将变得越来越庞大，这个时候你就会发现，当你想进入app的时候，点击了图标，就会发现进入app的时候变得更长了，等待的时候也变得更长了...image.png 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？
APP启动时，界面会首先展示一个白屏或者黑屏，然后再进入欢迎页，稍作停留最后进入APP主页。...安卓启动方式一般有3种： >Coldstart——冷启动： 此种方式最为耗时，一般是因为进程被干掉或者是第一次启动app，系统需要重新fork进程进行一系列初始化，后台没有该应用的进程。...>WarmStart ——暖启动 比ColdStart稍快，当app的Activities被销毁，但还在内存中常驻时启动方式会变为暖启动，app并没有被杀掉，所做的只是把app从后台提到前台来展示，并不需要重走初始化一系列行为...但其表现行为与冷启动一致，还是会先显示一个Preview Window（黑白屏）直到app渲染activity。...接下来看看如何优化冷启动: 既然我们已经找到这个黑白屏是出自系统的预览窗口，我们就可以通过操控这个窗口来实现。
前言冷启动指标是App体验中相当重要的指标，在电商App中更是对用户的留存意愿有着举足轻重的影响。...通常是指App进程启动到首页首帧出现的耗时，但是在用户体验的角度来看，应当是从用户点击App图标，到首页内容完全展示结束。...本文将介绍我们是如何通过对启动阶段的系统资源做统一管控，按需分配和错峰加载等手段将得物App的线上启动指标降低10%，线下指标降低34%，并在同类型的电商App中提升至Top3。...（推荐）可以看到我们在优化之后的第二张有向无环图里，任务的依赖层级明显变少，入口和出口特别多的任务也都基本不再出现。...用户视角下，添加配置有效期前后对比：五、总结至此，我们已经对安卓App中比较通用的冷启动耗时案例做了分析，但是启动优化最大的痛点往往还是App自身的业务代码，应当结合业务需求合理的进行任务分配，如果一味的靠预加载
首先科普一下关于APP冷热启动的区别： app冷启动： 当应用启动时，后台没有该应用的进程，这时系统会重新创建一个新的进程分配给该应用， 这个启动方式就叫做冷启动（后台不存在该应用进程）。...app热启动： 当应用已经被打开， 但是被按下返回键、Home键等按键时回到桌面或者是其他程序的时候，再重新打开该app时， 这个方式叫做热启动（后台已经存在该应用进程）。...其次就是关于冷启动出现的白屏解决问题，排除是代码的逻辑繁琐产生的启动白屏或是黑屏问题（可以在启动页设置一个图片，当启动完图片的时候会不会出现黑屏或者是白屏来判断是不是代码的逻辑问题，具体设置方法在底文给出...如果有的话， 那么就可以设置： 在style.xml文件中为启动的Activity设置主题，设置android:windowBackground属性为启动Activity显示的闪屏图片，这样才有APP
冷启动时长是App性能的重要指标，作为用户体验的第一道“门”，直接决定着用户对App的第一印象。...因此，更多更复杂的工作需要在App冷启动的时候被完成，这给App的冷启动性能带来了挑战。...我个人创建了一个iOS技术交流群：642363427，群里面大多数都在分享面试题、面试经验，讨论技术，不论你是小白还是大牛都欢迎入驻 ，大家一起交流学习成长 推荐阅读 iOS开发——最新 BAT面试题合集...性能增量问题 一般情况下，在App早期阶段，冷启动不会有明显的性能问题。冷启动性能问题也不是在某个版本突然出现的，而是随着版本迭代，App功能越来越复杂，启动任务越来越多，冷启动时间也一点点延长。...，这样才能够长期保证良好的App冷启动体验。
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。
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...无论那种冷启动都因为只有较少的数据和特征来训练模型，所有需要不同的技术方案来提升推荐效果。另外冷启动结合产品方案可以加速冷启动的过程。...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。...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。...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： ?
写在前面:App既可以在App Store下载,也可以去专门的网站下载.后者会是主要的下载方式....以下可以直接点击访问 1 聊天社交 微信 QQ 企业微信 Twitter 除了Twitter需要配合梯子使用,其他应该是大家喜闻乐见的App了 2 文本创作 Visual Studio Code 有道云笔记...Mac上没有什么好用的新闻App,一直期待有一个优秀的资讯类App.IT之家目前算不错的 5.1 游戏 暴雪 惊喜吧!
作者：文辉 | 达观数据 量子位 已获授权编辑发布 1.前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站对于推荐系统而言，每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为...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。...比较简单的方式我们可以可以根据ctr排序，给冷启动用户推荐最热门点击率最高的物品，给足球迷推荐点击率最高的足球相关物品，显然这样做会保证我们推荐结果的ctr会比较高。...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。
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