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算法冷启动

算法冷启动是指在机器学习和人工智能领域中，当一个算法在新的数据集上进行训练时，需要花费较长的时间来适应数据集的特征，从而影响了算法的性能。

算法冷启动的解决方法包括：

预训练模型：使用预训练模型可以减少冷启动时间，因为预训练模型已经在大量数据集上进行了训练，可以快速适应新的数据集。
迁移学习：迁移学习是指将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上，从而减少冷启动时间。
使用热启动数据集：热启动数据集是指在训练新的算法之前，使用已有的数据集对算法进行预训练，从而减少冷启动时间。

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SIGIR2022 | 基于行为融合的冷启动推荐算法

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。...它将冷启动用户的嵌入转化为类似于正常用户的特征状态，以代表相应的用户偏好。

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WWW2023 | 对比协同过滤冷启动推荐算法

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。

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推荐系统冷启动

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

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当推荐遇到冷启动

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。

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App冷启动，你还要我怎样？

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？

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干货分享|建站之后如何冷启动？

那么问题来了，搭建完网站之后，在产品初期没用户、没流量、没钱，总之就是什么都没有的时候怎么解决网站冷启动问题？估计大多数伙伴的反应都是：这题有点难啊！...1）技术层面的冷启动，从推荐算法及系统的角度来说，主要包括以下三个方面： a、用户冷启动，即一个新用户，没有任何历史行为数据，怎么做推荐。...b、物品冷启动，一个新上线的物品，没有用户对它产生过行为，怎么推荐给感兴趣的用户。 c、系统冷启动，一个新开发的网站，没有用户数据，怎么做个性化推荐。...系统冷启动，可以引入外部资源，如专家知识，建立起物品的相关度。利用用户在其他地方已经沉淀的数据进行冷启动。制造选项，让用户选择自己感兴趣的点后，即时生成粗粒度的推荐。...利用用户的手机等兴趣偏好进行冷启动。 2）用户与内容调性： 冷启动阶段种子用户的获取非常重要，也有很多需要注意的点。比如，种子用户尽量选择影响力、活跃度都比较高的用户，并对你的业务已经有了一定的认知。

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iTerm2 冷启动提速

iTerm2 在升级系统之后，冷启动（开机后第一次启动）的速度异常的慢，需要几十秒才能进入可用状态。之后无论是开新窗口还是退出重进的速度都还挺正常的。...虽然升级系统之前冷启动速度也不快，但并没有慢到这么令人难以忍受。经过几轮较量，最终恢复了秒级冷启动。将过程和尝试的办法记录如下。...DISABLE_AUTO_UPDATE="true" 新版本： zstyle ':omz:update' mode disabled 事实证明，冷启动慢跟这个也没有关系。...参考资料：关闭Oh my zsh自动更新[11] Round 4：xcodebuild 过了三招，此时 zprof 的结果中已经没有了什么耗时大户，然而冷启动时间依然慢的令人发指。...不过二楼的回复内容，最终引导我走向 Final Round 彻底解决了 iTerm2 冷启动速度慢的问题。

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App冷启动与启动白屏处理

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。

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关于APP冷启动与热启动的区别及冷启动出现的白屏解决办法

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）。...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

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关于云函数冷启动优化的思考

关于云函数冷启动优化的思考随着容器技术的广泛应用，XaaS形式的概念层出不穷。...但是实际的应用情况我们有目共睹，云函数的冷启动对客户端带来的是高延迟的糟糕体验。一个云函数冷启动，需要经过资源调度，代码下载，代码部署几个步骤。还没等到执行代码逻辑，用户已经退出程序了。...# 思路一在云函数中调用另一个云函数逻辑，假设执行云函数逻辑需要时长，冷启动需要时长，执行云函数逻辑需要时长，冷启动需要时长那么执行这个逻辑的需要总时长大概是...在调用云函数之前，检查该云函数的 link_container_list，冷启动该云函数同时，对link_container_list中的云函数也进行冷启动（资源调度）。...# 思路四既然冷启动的原因是因为资源容器会被销毁，再次触发需要重新创建，那么为什么不能一次创建长期维持呢？

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你必须要掌握的Android冷启动优化

应用启动分为冷启动、热启动、温启动。而冷启动是应用程序从零开始，里面涉及到更复杂的知识。我们这次主要是对应用的冷启动进行分析和优化。...在分析如何优化前，我们可以先了解一下，我们的应用是不是需要对冷启动进行优化。...在官方文档中描述到当冷启动在5秒或者更长的时，Android vitals就会认为你的应用需要进行冷启动相关的优化。...好了，下面我们就聊一下如果检测出我们应用的冷启动时间。...冷启动优化总结对于冷启动优化，需要我们一步步去分析，不像布局优化那般照搬套路，所以在官方文档中也多次出现bottleneck瓶颈这个词汇，说明了我们的冷启动优化之路不会一马平川，大家要善用Android

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IJCAI 2019 丨利用半参表示算法缓解推荐系统中的冷启动问题

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。...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。...4、总结本文提出了一种半参表示框架，它结合商品的行为信息和内容信息，以达到在维持行为丰富 item 上表现的同时，缓解新发商品上的冷启动问题。...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。

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Android性能之冷启动优化详析

1.前言 APP冷启动比较慢，点击桌面图片需要用户等待很久，体验较差。...2.APP启动方式 冷启动（Cold start）场景:冷启动是指APP在手机启动后第一次运行，或者APP进程被kill掉后在再次启动。...可见冷启动的必要条件是该APP进程不存在，这就意味着系统需要创建进程，APP需要初始化。在这三种启动方式中，冷启动耗时最长，对于冷启动的优化也是最具挑战的。因此本文重点谈论的是对冷启动相关的优化。...其中TotalTime代表当前Activity启动时间 4.冷启动流程 冷启动指的是应用程序从进程在系统不存在，到系统创建应用运行进程空间的过程。...从冷启动的流程看，我们无法干预app进程创建等系统操作，我们能够干预的有： 1）预览窗口 2）Application生命周期回调 3）Activity生命周期回调 5.冷启动优化 1）预览窗口

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Redex 初探与 Interdex：Andorid 冷启动优化

好把这个总结是拖了很久才写)，虽然由于坑多，最终没有接入到项目构建中，但受Interdex启发，在应用冷启动速度优化方面有了新的收获。...PS：本篇提到的冷启动速度优化，不包括Android 5.0及以上系统一、redex的使用与坑 1.安装与使用使用redex的第一个坑就是环境。...F.Interdex 需要使用者提供程序启动时加载类序列作为配置文件，按此顺序调整dex中类的顺序，可以有效提升冷启动速度，提升幅度在30%左右。...二、Interdex，冷启动速度优化想直接接入redex成本较大，但要我们直接放弃这些优化空间，内心也是拒绝的。那么我们能否参考facebook的思路，尝试自行实现一些优化项呢？...三、总结 Interdex优化确实可以明显提升应用冷启动速度，原理也比较简单：把互相引用的类尽量放在同个dex，增加类的pre-verify。

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