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？
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。...计算其与其他物品的相似度，基本思路就是将物品转换成关键词向量，通过计算向量之间的相似度（例如计算余弦相似度），得到物品的相关程度，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...以Pandora电台为例，Pandora雇用了一批音乐人对几万名歌手的歌曲进行各个维度的标注，最终选定了400多个特征，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
； · Model Server：接受数据请求，返回预测结果； Logistic Regression 最简单的模型也应该是工业界应用最广的方法，Logistic Regression算法简单易于调参...将高维稀疏的特征向量映射到低维连续向量空间，然后根据内积表示二项式特征关系： [1505207533850_8753_1505207533895.jpg] 复杂度为$O(kn^2)$，作者提出了一种简化的算法...的低维连续空间向量表示预先由FM在数据集上生成，模型在训练过程中，会通过BP来更新FM层参数，其他步骤和常见的MLP没有什么区别，这里重点就是底层如何介入FM层参数的问题； CCPM CCPM利用卷积网络来做点击率预测...完全使用神经网络的思维模型重塑了FM，为后面DeepFM扩展wide and deep的工作打下基础，减少了wide and deep中需要的一些基本的特征工程工作（wide部分二次项工作），上面只是涉及到模型的算法部分...，在实际中可以去探讨，并不能说明一定性能就好，另外由于架构的限制，综合考虑其他方面的因素，如请求时间、模型复杂度，也是最终是否采用相关算法的考虑因素，各位对此有兴趣讨论的小伙伴，欢迎回复讨论。
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。
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，根据给定的物品以及当前用户进行评分，以此来预测点击率。 具体来说，本文设计了一个基于上下文的嵌入自适应模块来抵消特征分布的差异。
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。...），进而大大降低了冷启动物品推荐的性能。...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。...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。
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。...不像基于模型的算法那样，需要有足够多的行为数据才能训练出精度够用的模型。 4....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
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 TLDR: 本文开发了一种检索增强的注意力方法，旨在获取样本内和样本间的细粒度特征交互，在保持效率的同时提高了点击率预估算法的预测能力。...特征交互建模在点击率预估中起着至关重要的作用。如下图所示，传统方法主要关注每个样本内的特征交互，很少考虑可以作为参考上下文来增强预测的跨样本信息。...在该方向上，RIM[1]、DERT[2]和PET[3]是检索增强点击率预估的三项初步工作。然而，它们妥协了样本内或样本间的特征交互，这仍然是次优的做法。...给定一个目标样本，本文使用稀疏检索算法从参考池(例如，历史日志)中检索相似样本。然后开发了一个基于transformer的模型，以获得样本内和样本间的细粒度特征交互。...RAT可以增强长尾样本预测，这表明它有能力解决特征稀疏和冷启动问题。 更多技术细节请阅读原始论文。 参考文献 Jiarui Qin et al. 2021.
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！...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...下面算法给出了采样策略。 ?...学习算法简单描述如下： (1) 采样两个mini-batches B? 和 B?. 并通过f和g分别算出伪标签。 (2) 通过loss计算梯度，模型f用 B? 更新参数，模型g用B? 更新参数。...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。
该项目提供了一些关于推荐系统的经典综述文章、主流的推荐算法文章、著名的社会化推荐算法论文、基于深度学习的推荐系统论文（包括目前较火的GCN网络）以及关于专门处理冷启动问题的相关论文、推荐中的哈希以及推荐当中的探索与利用问题等...该项目主要包括以下几部分： 0、点击率预估（New） 众所周知，推荐系统的核心分为两部分，一个是召回，一个是精排。...其中的精排其实可以看作是点击率预估的部分，因此本次更新将CTR Prediction作为一部分加入到RS Papers里边，希望大家能够从点击率预估的角度来对推荐系统有一个全新的认识。...2、主流推荐算法 包括了一些经典的协同过滤模型，对于协同过滤模型的一些经典扩展（尤其是矩阵分解模型）以及其他经典方法等。...5、冷启动问题 专注于解决协同过滤中固有的冷启动问题，主要是利用除评分信息之外的其他边信息（社交信息、评论信息等）以及利用映射机制来缓解冷启动问题。
本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于...Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 点击率预估模型预判用户对一条广告点击的概率，对每次广告的点击情况做出预测，是广告技术的核心算法之一。...逻谛斯克回归对大规模稀疏特征有着很好的学习能力，在点击率预估任务发展的早期一统天下。近年来，DNN 模型由于其强大的学习能力逐渐接过点击率预估任务的大旗。...精准的点击率预估对在线广告系统收益最大化具有重要意义。...，将同一个 query 下的广告两两组合，点击率高的>点击率低的，做 rank 或者分类 我们直接使用第一种方法做分类任务。
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，给他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，但是这样做会减少我们推荐结果的覆盖率，...UCB（Upper Confidence Bound）算法 在推荐系统中，通常量化一个物品的收益率（或者说点击率）是使用点击数/展示数，例如点击为10，展示数为8，则估计的点击率为80%，在展示数达到10000...该算法结合上下文特征，选择给用户的推荐物品，同时利用用户反馈及时修正选择策略，以达到最大化收益（提升点击率）的目标。...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。
接《 点击率预测综述 ( 上篇）》 4. 几种常用点击率模型介绍 4.1 BOPR [2]是微软内部竞赛出来的一个算法，也被后续很多算法作为对比的 baseline。...这个算法的细节可以直接去看原文，这里只对优劣做一个简单介绍。...有意思的是前面提到的微软的 BOPR 也是一种天然的支持在线学习的算法。为什么要做在线学习？有哪些注意点呢？...想法的初衷是我们经常需要使用一些点击率特征，比如曝光两次点击一次我们可以得出 0.5 点击率，另一个广告是曝光一万次，点击五千次，也可以得到 0.5 的点击率，但是这两个 0.5 代表的意义能一样吗？...在领略了一些点击率和算法的文章以后，深深感觉大家能看到的书籍太少，因此尝试做一个总结，试着梳理一个脉络，给后来者一个学习的 roadmap。
引言 微信读书的书籍个性化推荐包括： 冷启动用户的书籍推荐，如发现 tab – 新手卡片，为新注册用户推荐书籍，方法参见文章 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 微信读书冷启动推荐实战...两种算法，二者转化率相近。...实验组：CTR 预估方法 CTR 预估方法，即利用点击率预测模型，对候选集的 user-item 特征，预测点击率，然后重新排序生成推荐结果。...其中，GBDT 算法可以自动选择特征，LR 需要特征筛选以提高准确率，具体过程略，可参考 4 总结 ?...参考 1 美团推荐算法实践 2 因子分解机FM-高效的组合高阶特征模型 3 CTR预估模型(点击率预测模型)的进化之路 4 特征工程简介 5 Word2Vec-知其然知其所以然 6 LR, 逻辑回归
与用户的冷启动相对应的，则是item的冷启动，当一个新物品加入站内，如何快速的展现的用户。...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。...UCB（Upper Confidence Bound）算法 在推荐系统中，通常量化一个物品的收益率（或者说点击率）是使用，例如点击为10，展示数为8，则估计的点击率为80%，在展示数达到10000后，其表现...该算法结合上下文特征，选择给用户的推荐物品，同时利用用户反馈及时修正选择策略，以达到最大化收益（提升点击率）的目标。...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。
此时会出现一个问题：这是基于物品点击率比较高的协同过滤，但游戏大部分推荐的并不是都是热门物品。...这里面有几个经验： Validation AUC与点击率的对应关系：就是说在算法的训练的过程中，会输出一个Validation AUC，这个AUC很大情况下会和点击率有对应关系。...在算法的模型训练过程中AUC比较低的话，点击率可能比较高，但是如果AUC比较高，其点击率一般情况下也比较高。...FM 的user_id 会形成冷启动的瓶颈，并且导致更新频率受到限制：传统的FM算法和CM算法，是一定要输入User ID的，那样就会产生一个冷启动的问题。...此时可以不输入User ID，只输入用户的特征或者是物品的特征，就会避免冷启动问题，而且更新频率会更快。
推荐系统的大概步骤，怎么冷启动？协同过滤中的算法怎么细分？ xgb原理推导、fm原理和推导、常见的优化算法、梯度消失/爆炸等，这些问题都不是简单看几篇论文，敲几行代码就能弄清搞懂的。...多视角推荐系统 特征工程应用 特征工程的流程常见思路 特征工程典型工程问题 模型与特征实时性 召回与排序的典型策略 算法优化目标的选择 第六章 推荐系统冷启动 推荐系统冷启动应用与典型问题 冷启动多层级策略...新用户的冷启动策略和算法 新物品的冷启动策略和算法 系统的冷启动策略和算法 贝叶斯参数估计 Thompson采样 UCB算法 Lin-UCB算法 第七章 推荐系统的工程实现与评估 推荐系统的数据流框架...四、资讯场景中的混排机制上的业务问题 业务背景：混排的推荐场景中的应用，理解混排的推荐场景中的意义，与具体的业务结合的混排策略在推荐场景中带来的效果，为用户提供个性化模块,提高用户的内容消费及点击率...，因此，我们需要一个模型既能提高点击率ctr，也能提高时长 落地场景：资讯新闻推荐场景上的首页feed流 项目难点：混排的意义和混排的基本策略 项目知识点：多目标应用场景、多目标模型开发、多目标在资讯场景的业务逻辑
模型的效果非常好，与经典的推荐算法以及基于深度学习的算法等state of art方法相比，我们的模型都会有统计意义上显著的提升。此外，模型是否考虑Attention，效果会有非常大的差异和变化。...这称作冷启动（cold-start）问题。 在推荐系统中有一类方法基于协同过滤，还有一类方法是基于内容匹配，前者虽然一般来说效果更好但是无法处理冷启动情况，而后者即使冷启动时还能够工作。...效果确实非常好，能非常有效地解决冷启动问题，并且对总体效果非常有帮助。 ? 图说：统一的框架可以解决冷启动推荐问题。...事实上我们来看看点击率，会吃惊地发现：低质量的新闻总体点击率（下面左图中的蓝线）始终比高质量新闻点击率（图中的红线）高，甚至我们会发现有一些用户在点击之前其实是知道这条新闻的质量肯定不怎么样的，但人们还是有猎奇心理...图说：低质量新闻的点击率始终比高质量新闻的点击率高。 怎么解决呢？从算法思路可以一定程度上来解决。我们的思路是不要光看点击，不能只拿点击率来做评价指标，而要看用户的满意度。
冷启动问题，大家并不陌生。但是如何解决呢？加特征，加样本，加图谱，加规则？...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！ ?...下面算法给出了采样策略。 ?...学习算法简单描述如下： (1) 采样两个mini-batches B? 和 B?. 并通过f和g分别算出伪标签。 (2) 通过loss计算梯度，模型f用 B? 更新参数，模型g用B? 更新参数。...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。 ?
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。...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？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
