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推荐系统的冷启动问题
阅读量:221 次
发布时间:2019-02-28

本文共 862 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

推荐系统的冷启动问题

  • 推荐系统冷启动概念

    • ⽤户冷启动:如何为新⽤户做个性化推荐
    • 物品冷启动:如何将新物品推荐给⽤户(协同过滤)
    • 系统冷启动:⽤户冷启动+物品冷启动
    • 本质是推荐系统依赖历史数据,没有历史数据⽆法预测⽤户偏好
  • 用户冷启动

    • 1.收集⽤户特征

      • ⽤户注册信息:性别、年龄、地域

      • 设备信息:定位、⼿机型号、app列表

      • 社交信息、推⼴素材、安装来源

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    • 2 引导用户填写兴趣

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    • 3 使用其它站点的行为数据, 例如腾讯视频&QQ音乐 今日头条&抖音

    • 4 新老用户推荐策略的差异

      • 新⽤户在冷启动阶段更倾向于热门排⾏榜,⽼⽤户会更加需要长尾推荐
      • Explore Exploit⼒度
      • 使⽤单独的特征和模型预估
    • 举例 性别与电视剧的关系

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    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mJXWgABt-1614269253085)(/img/firststart1.png)]

  • 物品冷启动

    • 给物品打标签
    • 利用物品的内容信息,将新物品先投放给曾经喜欢过和它内容相似的其他物品的用户。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yIYbDtBu-1614269253089)(/img/firststart2.png)]

  • 系统冷启动

    • 基于内容的推荐 系统早期
    • 基于内容的推荐逐渐过渡到协同过滤
    • 基于内容的推荐和协同过滤的推荐结果都计算出来 加权求和得到最终推荐结果

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