协同过滤算法冷启动

协同过滤算法是一种广泛应用于推荐系统的技术，它可以根据用户的历史行为和其他相似用户的行为来预测用户的兴趣和喜好。协同过滤算法主要分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

冷启动问题是指在推荐系统中，新用户或新物品加入系统后，由于缺乏足够的历史行为数据，导致推荐效果较差的问题。解决冷启动问题的方法主要有以下几种：

基于内容的推荐：通过分析物品的内容特征，将相似的物品推荐给用户，可以缓解冷启动问题。
热门推荐：将热门物品推荐给新用户，帮助用户快速建立兴趣爱好。
用户社交关系推荐：利用用户的社交关系，将其好友喜欢的物品推荐给用户。
混合推荐：结合以上几种推荐方法，综合考虑用户的历史行为和物品的内容特征等信息，提高推荐效果。

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以上是关于协同过滤算法冷启动的全面答案，包括概念、应用场景、优势、相关产品和产品介绍链接地址等信息。

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冷启动推荐方法及算法

algorithm、machine-learning、recommendation-engine、cold-start

我们正在为我们全新的学习管理系统建立推荐系统.有一堆用户和项目(学习模块)在板上，但没有评级-典型的冷启动问题。问题：实现基于项目的相似度，哪种算法是正确的？比如说，余弦相似。我们应该尝试使用标准的ML算法，还是使用我们自己的算法？

浏览 5提问于2015-08-25得票数 1

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C++中的协同过滤库

c++、machine-learning、recommendation-engine、collaborative-filtering

你们中有谁知道一些很好的特定库，其中包含专门针对协作过滤/推荐系统的通用算法的实现，这些算法是用C++编写的所以就像机器学习库一样，只是它是专门针对协同过滤和/或推荐系统的

浏览 0提问于2011-05-09得票数 0

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在没有监督的训练中也使用梯度下降法吗？

machine-learning、unsupervised-learning、supervised-learning

梯度下降算法是否曾用于任何非监督训练，如聚类、协同过滤等？

浏览 2提问于2020-02-21得票数 1

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协同过滤算法

filtering、collaborative

他们观看的电影的评级如下：User2 Movie2-5 Movie2-3 Movie3-4如何使用协作过滤向

浏览 7提问于2016-11-02得票数 1

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numIteraions和lambda在ALS.train()中的秩是什么？

algorithm、machine-learning、apache-spark-mllib、data-science

我正在尝试使用协同过滤使用ALS算法。在该算法中，我需要说明用于训练算法的秩、numIterations和lambda参数。我需要知道如何为最小和最大的数据集调整这个算法，以产生更好的预测。

浏览 3提问于2017-08-23得票数 1

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如何使用Spark ML推荐最相似的用户

apache-spark、machine-learning、apache-spark-mllib、recommendation-engine

在Mahout中，实现该功能的简单算法可能如下所示： val similarity:UserSimilarity=new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel然而，我关心的是这种算法的性能。因为我必须为系统中的所有用户生成推荐，所以使用这种方法，我会将每个用户与系统中的所有其他用户进行比较。如果有人能建议如何将用户的比较限制到前N个邻居，或者其他一些在我的用例中工作得更好的算法，我将不胜感激。

浏览 2提问于2016-07-12得票数 2

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用于协作过滤的基准数据集

dataset、recommender-system

我想测试一种新的协同过滤算法。一个典型的用例是根据类似于特定用户的用户偏好推荐电影。研究人员经常使用哪些常用的基准数据集来测试他们的算法？我知道，在计算机视觉中，人们经常使用MNIST或CIFAR，但我还没有找到用于协作过滤的类似数据集。

浏览 0提问于2016-03-23得票数 10

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基于矩阵分解的喜欢/不喜欢/未知数据推荐

recommendation-engine、collaborative-filtering、matrix-factorization

也就是说，在数据矩阵中有三个值，我想推荐来自未知条目。谢谢。

浏览 1提问于2015-02-21得票数 1

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寻找潜在匹配项的算法

algorithm、match、social-networking

我需要找到和算法，以找到最佳匹配的社交网络。该系统是一个大学生社交网络，基本上的主要思想是为一个班级寻找学习伙伴。我想知道使用什么是最好的算法。

浏览 1提问于2010-01-19得票数 3

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Amazon.com的相关项算法

magento、recommendation-engine

所以，我正在集思广益地想出一个推荐项目的算法，我喜欢亚马逊的算法，它有“购买此产品的客户也购买了”和“相关的”推荐部分。我猜前者是基于销售数据，而另一个是基于目录数据，如类别、属性等。我倾向于后者，因为算法可能更复杂，但我猜这将需要以一定的间隔处理和更新，以最大限度地减少页面加载时间。欢迎有此项目工作经验的程序员提出任何意见！

浏览 0提问于2012-06-13得票数 3

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当使用Apache Mahout时，Hadoop是否必须安装？

mahout

Apache mahout在没有Hadoop的情况下工作吗?如果不是这样的话，那么mahout的哪些部分依赖于Hadoop。我正在尝试Mahout集群实现。

浏览 4提问于2014-06-11得票数 0

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目前有哪些常见的推荐算法？都有哪些应用场景？

推荐系统、app、手机、推荐算法

最近对推荐系统很感兴趣，但现在缺少一些很好的学习资料，有谁能简单介绍一些目前都有哪些推荐算法呢，又有哪些应用场景呢？

浏览 4296提问于2018-03-22

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AWS Lambda长期运行的http请求

python、amazon-web-services、lambda、aws-lambda、algorithmia

算法提供了一个，我正在使用它，这只会使向算法平台上的算法发送请求变得更加容易。问题如下:当一个算法函数有一段时间没有被调用时，它将被卸载，并且第一次调用它(冷启动)需要一段时间，可能需要30秒。如果我的Lambda函数将等待30秒的响应，而它恰好在冷启动时触发算法函数，那将是非常昂贵和浪费的。编辑:在大多数情况下(除了算法算法从冷启动加载需要一段时间的情况外)，延迟是一个问题，我不能用一些变通的方法来增加延迟，用<

浏览 4提问于2017-05-07得票数 4

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LensKit推荐只为部分用户返回结果，否则返回空DataFrame。为什么会发生这种情况？

python、machine-learning、django-rest-framework、recommender-systems、lenskit

我正在尝试用Django框架实现一个组推荐系统，使用Python的LensKit工具(特别是一个适应UserUser算法的推荐对象)。

浏览 14提问于2021-05-22得票数 1

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项目推荐服务

service、recommendation-engine、collaborative-filtering

我应该用MyMediaLite提供图书推荐服务。到目前为止，我已经使用Nutch爬虫从网站上收集了书籍，并将信息存储到hbase中。问题是，我实际上并不完全理解这些东西是如何工作的。通过示例，我必须通过测试数据和训练数据文件，以及用户-项目id对和评级。但书中的其他信息，如类别和作者呢？如何在没有用户信息的情况下，通过他们的信息等找到“相似”的书籍？是否有可能直接从hbase传递数据，而无需将其存储到文件中然后导入？或者这项工作更适合Apache Mahout或LibRec？

浏览 1提问于2015-08-31得票数 0

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Python中的协同过滤

python、graphlab

安装本程序后，可以运行协同过滤算法。现在，我尝试在Python中使用Graphlab。我已经找到了这个聪明的。我的问题是，有人知道python实现中的吗？

浏览 2提问于2014-07-02得票数 5

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weka Java API中协同过滤的最有效距离函数

java、machine-learning、distance、weka、collaborative-filtering

所以我使用Weka的机器学习库JAVA API来构建这个协同过滤系统……因此，现在我使用kNN算法来查找与目标对象最近的邻居我的问题是，我应该使用什么距离函数来计算经过StringToWordVector filter...which one过滤的两个对象之间的距离，在这种情况下最有效？

浏览 1提问于2011-07-12得票数 0

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一种个性化电子邮件算法

email、recommendation-engine、collaborative-filtering

我最近研究了很多推荐算法(主要是协同过滤)，我发现了很多基于特定用户或项目推荐项目的答案(这是我想做的一部分，所以这是可行的)。做这件事最好的方法/算法是什么？

浏览 0提问于2011-05-24得票数 2

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实现推荐算法

java、recommendation-engine、collaborative-filtering

好的，所以我想用Java实现一个协同过滤算法，类似于Netflix或StumbleUpon的推荐算法，但是我不确定是否应该做所有的计算(皮尔逊相关、预测计算等)。在数据库上，或者我是否应该加载所有必要的数据并在Java中执行算法。我认为在java中这样做的主要缺点是我必须加载所有的数据，相反，我认为在数据库中这样做会导致非常复杂的、容易出错的查询。我正在实现的算法可以在中找到。

浏览 8提问于2012-05-23得票数 2

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