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物品冷启动相似算法

物品冷启动是指在推荐系统中，对于新加入的物品，由于没有足够的用户行为数据，无法进行有效的推荐。因此，在这种情况下，需要采用一些算法来解决物品冷启动的问题。

常用的物品冷启动算法包括：

基于内容的推荐算法（Content-based Recommendation）：该算法根据物品的内容特征进行推荐，例如物品的关键词、标签等。通过计算用户历史行为数据中的物品特征与新物品的特征相似度，来进行推荐。
协同过滤算法（Collaborative Filtering）：该算法根据用户的历史行为数据进行推荐，包括用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤。通过计算用户或物品之间的相似度，来进行推荐。
矩阵分解算法（Matrix Factorization）：该算法将用户-物品评分矩阵分解成两个低维矩阵，通过计算用户和物品的隐含特征向量之间的相似度，来进行推荐。
深度学习算法（Deep Learning）：该算法使用神经网络模型来学习物品的特征表示，并通过计算用户历史行为数据中的物品特征与新物品的特征相似度，来进行推荐。

在实际应用中，可以根据具体的业务场景和数据特点，选择合适的算法进行物品冷启动推荐。同时，也可以将多种算法进行组合，以提高推荐的准确性和效果。

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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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基于物品的协调过滤算法

因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。基于物品的协同过滤算法（简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...比如，该算法会因为你购买过《数据挖掘导论》而给你推荐《机器学习》。不过， ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。...该算法认为，物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。...基于物品的协同过滤算法主要分为两步。 (1) 计算物品之间的相似度。 (2) 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。...和UserCF算法类似，用ItemCF算法计算物品相似度时也可以首先建立用户—物品倒排表（即对每个用户建立一个包含他喜欢的物品的列表），然后对于每个用户，将他物品列表中的物品两两在共现矩阵C中加1。

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推荐系统冷启动问题

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。...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。...ItemCF算法会每隔一段时间利用用户行为计算物品相似度表(一般一天计算一次)，在线服务时ItemCF算法会将之前计算好的物品相关度矩阵放在内存中。...比如,如果两个物品的话题分布相似,则认为两个物品具有较高的相似度,反之则认为两个物品的相似度较低。计算分布的相似度可以利用 KL 散度: 其中p和q是两个分布，KL散度越大说明分布的相似度越低。

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推荐系统中的冷启动问题及解决方案

冷启动问题通常分为三类：12新用户冷启动新用户注册后，系统没有足够的数据来判断其兴趣偏好，难以提供精准的推荐新物品冷启动系统中引入新物品后，由于缺乏用户的交互数据，难以预测哪些用户会对其感兴趣新系统冷启动在推荐系统刚上线时...新物品冷启动新物品冷启动是另一个常见的问题。对于刚上线的新物品，由于缺乏用户的评分或购买记录，系统难以判断哪些用户会对其感兴趣。这不仅影响了新物品的曝光率，也可能导致商家和用户的满意度降低。...通过分析用户与物品属性的相似性，系统可以在缺乏交互数据的情况下，推荐相似属性的物品给用户。基于用户属性的推荐基于用户属性的推荐方法主要依赖于用户的基本信息（如年龄、性别、兴趣等）。...常见的混合推荐系统包括以下几种形式：线性组合：将多个推荐算法的结果进行加权求和，得到最终的推荐结果。级联模型：先使用一种推荐算法筛选候选物品，再使用另一种算法进行排序。...聚类算法如K-means或层次聚类可用于将用户或物品按特征相似性分组，然后对每个组内的成员进行推荐。用户聚类————》通过将用户按特征聚类，可以在冷启动时为新用户推荐其所属聚类中的热门物品。

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相似人群画像算法

，格式为用户编号:相同阅读量，相似用户之间以逗号分隔 sim_num BIGINT 相似人群的人数 update_date string 数据日期 2、基础用户画像存在MongoDB中 Image [...1530842653_24_w336_h417.png 三、算法流程 image.png 四、核心代码 #!...相似人群字典表 :return: 相似度最高的相似人群 """ user_similarity_list = sorted(cluster_dic.iteritems(), key...:最新的相似人群 """ cluster_union_dic = {} # 提取uid和相似度到字典表 for user_similarity in sim_users_new...: 相似人群的相似度字典表 :return: 相似人群画像字典表 """ cluster_profile_rs = {} for sim_user_obj in sim_users_profile_array

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个性推荐理论与实践（上篇）

协同过滤推荐最早最经典的算法就是基于物品的协同过滤算法。使用的地方也很多，典型的就有亚马逊网站。其基于的一个理念是：一个用户可能会喜欢跟他曾经喜欢过的物品相似的物品。...这里其实还有两个问题，一个就是用户冷启动，一个就是物品冷启动。从预估用户对推荐物品的喜欢程度的公式可以看出，如果用户拥有或喜欢的物品集合是空集，那这个公式就无从算起。...针对用户冷启动有很多解决方案，我们通常简单有效的方法就是对冷启动用户推荐热门物品。...物品冷启动就是一个物品新上架的时候，还没有任何用户使用，这个时候在用户行为空间是找不到跟这个物品相似的物品的。所以对这种物品也就无法用上面的方法进行推荐。...说了基于物品的协同过滤推荐算法，必然少不了要提及基于用户的协同过滤算法。基于用户的协同过滤算法基于的一个理念是：一个用户会喜欢与Ta相似的用户所喜欢的东西。

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算法岗机器学习相关问题整理（推荐系统部分）

），基于itemCF WordtoVec：基于内容相似的召回参考：《推荐系统算法实践》怎么做排序 LR FM，FFM GBDT+LR DNN (Wide&Deep, DeepFM) 实时推荐设计...用户冷启动、物品冷启动还是系统冷启动 利用用户注册（拉取微信信息）时提供的年龄、性别数据做粗粒度的个性化选择多样性而且具有区分度的物品来启动，了解用户的兴趣，从这些比较有区分度的物品去对于物品冷启动...UserCF和ItemCF算法系统冷启动 半人工，对内容进行标签标注参考：协同过滤的itemCF，userCF区别适用场景来自腾讯推荐算法 https://www.nowcoder.com/...discuss/88679 userCF给用户推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 itemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 userCF在计算时将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度...itemCF将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度 userCF适用场合：时效性强，用户个性话化兴趣不太明显的领域，如新闻推荐；用户相似度矩阵不那么大 itemCF适用场合：用户个性化需求强烈的领域

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推荐系统 —— 协同过滤

基于物品的协同过滤算法这种算法给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。基于用户的协同过滤算法给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。...从实时方面来看，用户个人的行为不一定能造成物品推荐的实时更新，当然这里是不一定，很多时候，当某个热点东西进入该用户的圈子，这个东西的传递还是迅速的对于物品的冷启动比较友好，一旦一个新物品被某个用户购买...，立刻就可以推荐给他圈子的其他用户对于用户的冷启动不友好，因为一个新用户的加入，并不会马上被加入到某个圈子，比较用户相似度矩阵是不可能实时计算的。...，弄懂基于用户的协同过滤之后，基于物品的也就是那么回事了，其主要特征如下：推荐更加个性化，反映了用户自己的兴趣传承实时性方面，用户实时浏览和喜欢，都能立即造成推荐的物品的改变对于物品的冷启动比较不友好...对于用户的冷启动比较友好推荐结果具有很好的解释性对于物品实时更新的领域不太适用，比如：新闻。

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一窥推荐系统的原理

冷启动一般分为三类，用户冷启动、物品冷启动还有系统冷启动，常用的冷启动方法如：提供热门及多样性内容推荐。...基于用户的协同过滤算法（UserCF）的具体实现思路如下：（1）计算用户之间的相似度；（2）根据用户的相似度，找到这个集合中用户未见过但是喜欢的物品（即目标用户兴趣相似的用户有过的行为）进行推荐。...基于物品的协同过滤算法（ItemCF）通过分析用户喜欢的物品，我们发现如果两个物品被一拨人喜欢，则这两个物品相似。此时，我们就会将用户喜欢相似物品中某个大概率物品推荐给这群用户。...基于物品的协同过滤算法的具体实现思路如下：（1）计算物品之间的相似度；（2）就可以推荐给目标用户没有评价过的相似物品。...矩阵分解法对于协同过滤算法，它本质上是一个矩阵填充问题，可以直接通过相似度计算（如基于用户的相似、基于物品的相似等）去解决。

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RS Meet DL(51)-谈谈推荐系统中的冷启动

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、物品冷启动的解决方案 3.1 利用物品的内容信息该方法主要通过物品描述等文字中的语义来计算其相似度，对新闻等对于时效性有很高要求的领域来说比较常用。...其基本思路是利用物品的内容信息计算物品的相关程度。比如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。...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。...总之，基于深度学习方法的冷启动解决方案，大都集中在解决物品冷启动问题上，其基本的思路是通过深度学习方法来计算新物品和已有物品之间的相似性。这里咱们只是抛砖引玉，感兴趣的同学可以查阅更多的资料。

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少数人的智慧：基于专家意见的协同过滤

：在余弦相似度的基础上加入调整因子，用以调整两个用户共同评定的物品数量。...专家 CF 的核心思想是这样的：为了预测用户对特定物品的评级，我们需要找到和给定用户的相似度大于 δ 的专家。...冷启动问题：这是专家CF的一大优势。对于用户冷启动，由于数据稀疏性与噪声问题而造成的问题，在专家CF里得到了不错的解决。...对于新物品的冷启动问题，由于专家更具有前瞻性，所以新物品更容易通过专家而进入到推荐池中。...可扩展性：如果直接使用基于用户相似度的CF算法进行推荐，在实际系统中难度是相当大的，因为构造一个用户相似度矩阵是如此地庞大。而使用量要少得多的专家作为相似度矩阵的一个维度，矩阵的规模则现实得多。

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冷启动推荐算法理论与实践总结

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。...（2）利用相似的物品进行推荐对于新加入的物品，可以利用物品的内容信息，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，具体实现方案，可以参考第三章的内容。...三、系统冷启动 很多系统在建立的时候，既没有用户的行为数据，也没有充足的物品内容信息来计算物品相似度。...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

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【基于协同过滤算法的推荐系统项目实战-2】了解协同过滤推荐系统

基于FP-Growth的算法 FP-Growth不产生候选集。另外只需要扫描2次数据集，这是和Apriori最大的两个不同点。 2.2 基于内容的推荐算法简而言之，就是推荐内容相似的物品。...通过打标签tag来找内容相似的物品，也可以通过文本相似度来找内容相似的物品。...通过自然语言挖掘：文本相似度是通过TF-IDF算法来完成的：提取关键词及其TFIDF值，将共同关键词的TFIDF的值的积并求和，然后获取相似度的值。最后，也能通过分类算法来分类。...2.3 基于协同过滤的推荐算法基于用户的协同过滤：是指兴趣相近的用户会对同样的物品感兴趣。基于物品的协同过滤：是指推荐给用户他们喜欢的物品相似的物品。...对于物品冷启动，则需要通过文本分析、主题模型、给物品打标签、排行榜单等来做到。 2、数据稀疏用户-物品矩阵是稀疏矩阵。其解决方案如下：但降低维度也会有一定丢失属性。

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推荐系统常用算法介绍_基于内容推荐算法

3）选择合适的物品启动用户的兴趣用户在登录时对一些物品进行反馈，收集用户对这些物品的兴趣信息，然后给用户推荐那些和这些物品相似的物品。...；启动物品集合需要有多样性，在冷启动时，我们不知道用户的兴趣，而用户兴趣的可能性非常多，为了匹配多样的兴趣，我们需要提供具有很高覆盖率的启动物品集合，这些物品能覆盖几乎所有主流的用户兴趣 4）利用物品的内容信息...用来解决物品的冷启动问题，即如何将新加入的物品推荐给对它感兴趣的用户。...物品冷启动问题在新闻网站等时效性很强的网站中非常重要，因为这些网站时时刻刻都有新物品加入，而且每个物品必须能够再第一时间展现给用户，否则经过一段时间后，物品的价值就大大降低了。...基于物品的协同过滤是计算邻居时采用物品本身,基于用户对物品的偏好找到相似的物品,然后根据用户的历史偏好推荐相似的物品给他。

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推荐系统--完整的架构设计和算法(协同过滤、隐语义)

4.1 基于物品的协同过滤(ItemCF) 基于物品的协同过滤算法的核心思想：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...基于物品的协同过滤算法首先计算物品之间的相似度，计算相似度的方法有以下几种：基于共同喜欢物品的用户列表计算 wij=∣N(i)∩N(j)∣∣N(i)∣∗∣N(j)∣w_{ij}=\frac{|N...基于余弦的相似度计算上面的方法计算物品相似度是直接使同时购买这两个物品的人数。...所以在冷启动的时候要同时考虑用户的冷启动和物品的冷启动。基本上，冷启动题可以分为以下三类。 8.1 用户冷启动 用户冷启动主要解决如何给新用户作个性化推荐的问题。...利用用户的手机 IMEI 号进行冷启动。制造选工页，让用户选择自己感兴趣的点后，即时生成粗粒度的推荐。 8.2 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。

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推荐算法概述

协同过滤可细分为基于用户、基于物品的推荐算法。基于用户（User-based Recommendation）通过用户对物品的偏好找到与该用户相似的用户，将相似用户喜欢的物品推荐给当前用户。...基于物品（Item-based Recommendation）基于物品的推荐算法尤其在电商行业应用最为广泛，他通过用户对物品的偏好找到相似物品，为用户推荐相似物品。...优点：推荐精度高，倾向于推荐同类商品，且物品间距离一段时间内稳定，能较快得出在线结果。缺点：物品冷启动、数据稀疏时，效果较差。...基于内容的推荐指根据物品的便签属性，推荐有相似标签的物品。如下夏洛特烦恼和人在囧途都是喜剧，那么基于内容的推荐就会给看过夏洛特烦恼的用户B推荐人在囧途。 ?...适用范围：不能根据评分或名称，需要根据物品本质进行推荐。优点：最直观，不受冷启动问题限制。缺点：推荐精度较差，结果惊喜度不足。

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个性化推荐系统设计（2.1）推荐算法介绍

image 基于属性的推荐算法基于用户标签的推荐统计用户最常用的标签，对于每个标签，统计被打过这个标签次数最多的物品，然后将具有这些标签的最热门的物品推荐给这个用户。...这个方法非常适合新用户或者数据很少的冷启动，目前许多的app都会在新用户最初进入时让用户添加喜好标签方便为用户推送内容。...基于商品内容的推荐算法利用商品的内容属性计算商品之间的相似度，是物推物的算法。这种算法不依赖用户行为，只要获取到item的内容信息就可以计算语义级别上的相似性，不存在iterm冷启动问题。...image 基于热门内容的推荐算法为用户推荐流行度高的物品，或者说新热物品。例如最近北方天气突然降温，一大堆用户开始在淘宝搜索购买大衣或者羽绒服，淘宝就会为北方用户推荐大衣。...流行度算法很好的解决冷启动问题，但推荐的物品有限，不能很好的命中用户的兴趣点；其推荐列表通常会作为候补列表推荐给用户；在微博、新闻等产品推荐时是常用的方法。

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系列学习——推荐算法综述

这种算法基又有点也有缺点。优点是简单，适用于刚注册的新用户，能够解决对新用户进行推荐的冷启动问题。缺点也很明显，它无法针对用户提供个性化的推荐。...易于实现，不需要用户数据因此不存在稀疏性和冷启动问题。 2. 基于物品本身特征推荐，因此不存在过度推荐热门的问题。...· 基于用户的推荐基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品或者信息偏好（评分），发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般应用中是采用计算K近邻的算法；基于这 K个邻居的历史偏好信息...· 基于物品的推荐基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤相似，它使用所有用户对物品或者信息的偏好（评分），发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给用户。...然后而它也存在以下几个问题： 1.方法的核心是基于历史数据，所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题。 2.推荐的效果依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性。

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独家 | 一文读懂推荐系统知识体系-下（评估、实战、学习资料）

多样性描述了推荐列表中物品两两之间的不相似性。因此，多样性和相似性是对应的。...如果用内容相似度描述物品间的相似度，我们就可以得到内容多样性函数，如果用协同过滤的相似度函数描述物品间的相似度，就可以得到协同过滤的多样性函数。...5.2 冷启动的分类 冷启动问题主要分为3类：用户冷启动，即如何给新用户做个性化推荐物品冷启动，即如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户系统冷启动，即如何在一个新开发的网站（没有用户，没有用户行为...对ItemCF算法来说，物品冷启动就是很严重的问题了。因为该算法的基础是通过用户对物品产生的行为来计算物品之间的相似度，当新物品还未展示给用户时，用户就无法产生行为。...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。 6.

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