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Bandit 冷启动算法

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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冷启动推荐算法理论与实践总结

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。...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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一文梳理冷启动推荐算法模型进展

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。...---- 二、高效地利用有限的交互数据对于没有交互数据的冷启动，只能尝试使用side information来提升效果，但有的冷启动场景是存在少量交互数据，因此如何高效地利用这有限的交互数据变得尤为重要...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。

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质量大数据白皮书

来源：工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室工业和信息化部电子第五研究所·赛宝智库公众号后台回复：报告获取源文件欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看

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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。...然而，由于冷启动推荐模型的训练是在常规的数据集上进行的，现有的方法面临着物品的协同嵌入特征会被模糊的问题。...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...最后，本文结合理论分析，在真实数据集上进行的大量实验验证了所提模型的有效性。

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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。...此外，为了利用冷启动用户的少数行为数据并表征用户上下文，本文建议同时用标签编码对正负反馈的融合行为进行建模，因为这将编码更多的行为信息。

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2016 移动应用质量大数据报告

下面我们将为您带来2016年度 Android & iOS 移动应用质量大数据报告，让您清晰了解行业动态，精准定位自身产品位置。 ? ? ?...而联想和酷派机型的崩溃率超过3%，根据数据分析其崩溃原因，我们发现，Java类型的崩溃中除空指针异常外，出现最多的是ActivityNotFoundException和ClassNotFoundException...• 造成闪退最常见的几种异常原因根据数据分析，导致闪退问题除空指针异常外，找不到类和方法、权限问题、so加载异常、状态异常等问题比较明显，71%的闪退是由这5种问题引起，机型适配测试可以有效降低闪退问题的发生...• 运行中的崩溃问题大幅缩减相较2015年数据，运行中的崩溃（运行60s以上闪退）问题占比，从78%下降至65%，缩减了13个百分点。 ?

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MySQL查看数据库表容量大小

1.查看所有数据库容量大小 select table_schema as '数据库', sum(table_rows) as '记录数', sum(truncate(data_length/1024/...group by table_schema order by sum(data_length) desc, sum(index_length) desc; 2.查看所有数据库各表容量大小 select...by data_length desc, index_length desc; 3.查看指定数据库容量大小例：查看mysql库容量大小 select table_schema as '数据库',.../1024/1024, 2)) as '索引容量(MB)' from information_schema.tables where table_schema='mysql'; 4.查看指定数据库各表容量大小...例：查看mysql库各表容量大小 select table_schema as '数据库', table_name as '表名', table_rows as '记录数', truncate(data_length

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查询mysql数据库的数据量大小

可以通过以下 SQL 查询来查看 MySQL 数据库的大小：SELECT table_schema "Database", SUM(data_length + index_length).../ 1024 / 1024 "Size (MB)" FROM information_schema.tables GROUP BY table_schema;这个查询会列出每个数据库的大小（单位是 MB...其中： data_length 是表数据的大小。 index_length 是索引的大小。 table_schema 是数据库名。...如果只想查询特定数据库的大小，可以加上 WHERE 语句，例如：SELECT table_schema "Database", SUM(data_length + index_length

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MySQL查看数据库表容量大小

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袁岳：数据不在数量大，胜在“多元”

其实大数据最大的一个问题，就是很多学了大数据，想用大数据，或者受益大数据的人，在大数据的世界里你所得到的是一些结果，是数据运算以后的东西，你基本上没有机会接触到数据源，甚至你也没有能力或者资源充分地应用数据工具...就像阿里巴巴平台上所有的数据，它不能跟京东的平台数据简单的整合分析。所以阿里巴巴数据可以看做是一个单一数据，所以这方面来讲是一个小数据。...我们现在有很多的数据，比如信用数据，销售数据，几乎所有的电商平台，只要能够呈现在页面上的数据，我们全部能够抓取。但是抓取的只是前台数据，而后台的支付数据，服务数据等，你就很难抓取。...在个体中间普通拥有的中数据，就是可以用来数据交易和数据合作的前提和基础。零点除了用大数据之外，还帮助客户打通微和小的数据孤岛，从而形成中数据的级别。...所以从这个意义上讲，我们应该破除对大数据的简单理解，我认为大数据是用小数据出发，构建中数据多元连接，形成了大数据。

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数据量大了跑不动？PySpark特征工程总结

数据准备我们定义了一些测试数据，方便验证函数的有效性；同时对于大多数初学者来说，明白函数的输入是什么，输出是什么，才能更好的理解特征函数和使用特征： df = spark.createDataFrame...classes| |yu |Logistic regression models are neat | +-----+------------------------------------+ 2.数据读取...该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法如LDA。...，其本质是在线性空间中进行一个基变换，使得变换后的数据投影在一组新的"坐标轴"上的方差最大化，随后，裁剪掉变换后方差很小的"坐标轴"，剩下的新的"坐标轴"即被称为主成分，它们可以再一个较低维度的子空间中尽可能地表示原有数据的性质...，其本质是在线性空间中进行一个基变换，使得变换后的数据投影在一组新的"坐标轴"上的方差最大化，随后，裁剪掉变换后方差很小的"坐标轴"，剩下的新的"坐标轴"即被称为主成分，它们可以再一个较低维度的子空间中尽可能地表示原有数据的性质

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《探秘小批量梯度下降：批量大小如何左右算法性能》

例如在训练神经网络时，小批量训练的模型对新数据的适应性可能更强。模型稳定性：批量大小过大，模型可能过度拟合训练数据，对新数据的泛化能力下降。...而合适的批量大小能在拟合训练数据和泛化到新数据之间取得平衡，使模型更稳定，泛化性能更好。对算法收敛特性的影响收敛稳定性：较大批量大小能提供更稳定的梯度估计，使算法收敛过程更平稳，波动小。...但也可能导致算法在全局最优解附近徘徊，难以快速收敛到最优解。在实际应用中，选择批量大小要综合考虑数据集规模、硬件资源、模型复杂度等因素。...对于大规模数据集，可选择较大批量大小提高计算效率；硬件资源有限时，需根据内存和计算能力选择合适批量。还可通过实验，尝试不同批量大小，观察算法性能指标变化，找到最优值。...总之，批量大小的选择是小批量梯度下降算法中一个重要且复杂的问题，需深入理解其对算法性能的影响，才能充分发挥小批量梯度下降算法的优势。

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clickhouse查看数据库和表的容量大小

在mysql中information_schema这个数据库中保存了mysql服务器所有数据库的信息，而在clickhouse，我们可以通过system.parts查看clickhouse数据库和表的容量大小...在此通过测试数据库来说明。...1.查看数据库容量、行数、压缩率 SELECT sum(rows) AS `总行数`, formatReadableSize(sum(data_uncompressed_bytes))...Processed 1.04 thousand rows, 520.93 KB (21.95 thousand rows/s., 11.02 MB/s.) 2.查看数据表容量、行数、压缩率 --在此查询一张临时表的信息...Elapsed: 0.008 sec. 3.查看数据表分区信息 --查看测试表在19年12月的分区信息 SELECT partition AS `分区`, sum(rows) AS `

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【重磅推荐】2015年移动应用质量大数据报告

首先，让我们从整体上，回顾一下2015年度的应用和应用崩溃情况 12015 移动应用数量持续快速增长据腾讯大数据显示，我国智能机活跃设备已超过 10 亿台，这些设备通过访问移动 App 或浏览器等方式进行上网...在二大平台的应用市场上，iOS 应用突破 180万，Android 渠道众多，我们采用应用宝的官方数据，目前国内市场上应用达到近 300万。...先看 Android 部分---- 7小米手机的使用用户最多在市场占有率最高的 Top15 Android 机型中，小米手机占据了九席，这是目前存量市场的数据。...9Android 4.4 以上应用崩溃率较低截止到 2016年2月份，4.4 版本仍占据市场的近半壁江山；从崩溃数据可以看出，各应用对于主流版本 4.4、5.0、5.1 适配程度较高。...希望这篇基于腾讯Bugly大数据的移动应用崩溃分析，能给每个开发者一些收获。崩溃不可怕，我们一起来解决它。接入Bugly，崩溃全掌控。

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MySQL表的数据量大小会影响索引的选择

现象新建了一张员工表，插入了少量数据，索引中所有的字段均在where条件出现时，正确走到了idx_nap索引，但是where出现部分自左开始的索引时，却进行全表扫描，与MySQL官方所说的最左匹配原则...数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT...idx_nap` (`name`,`age`,`pos`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表'; 表中数据如下..."join_execution": { "select#": 1, "steps": [ ] } } ] } 增加表数据量...-- 接下来增大表的数据量 INSERT INTO `staffs` (`name`, `age`, `pos`, `add_time`) VALUES ('July', 25, 'dev',

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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。...详细结果如下, 此外，实验中对 SPE 和SPE-sDAE的鲁棒性进行了对比, 论文通过对Amazon数据集中的内容特征进行随机扰动(非零值以corrupt-ratio的概率进行置零)得到不同版本的噪音数据集...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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海量大数据分布式数据库解决方案思路

，该节点并不保存所有数据，只是在需要更新时，将需要的数据从对应的查询库中获取到数据，然后在本机做事务更新，完成后，也是提交到本机。...守护进程实时监控Master状态； 5.Data Transfer Station 数据中转中心，负责收集变更数据，并备份存储，以防需要跟踪或恢复数据等。...Data Transfer Station获取到数据，并从Gate中获取空闲的、未同步过该数据的Query Server，并将该Query Server标记为同步数据中，然后同步数据，同步完成后，将同步日志记录...这里有一点还在考虑中，就是是否采用分片，因为数据量大，不分片肯定会导致单机的查询效率下降，分片的话，如采用Hash算法计算分片，会增加查询的复杂度，最主要是，数据下发时，需要考虑该更新的数据是在哪个分片上...这里获取更新数据时，应该是全量的，即Update Master里的数据+Query Server的数据+Dispatcher未分发完成的数据；举例来说，假设查询到的某个账户余额100，000元，需要做一个转账业务

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【重磅推荐】2015年移动应用质量大数据报告

首先，让我们从整体上，回顾一下2015年度的应用和应用崩溃情况 1.2015 移动应用数量持续快速增长据腾讯大数据显示，我国智能机活跃设备已超过 10 亿台，这些设备通过访问移动 App 或浏览器等方式进行上网...在二大平台的应用市场上，iOS 应用突破 180万，Android 渠道众多，我们采用应用宝的官方数据，目前国内市场上应用达到近 300万。...7.小米手机的使用用户最多在市场占有率最高的 Top15 Android 机型中，小米手机占据了九席，这是目前存量市场的数据。 ?...9.Android 4.4 以上应用崩溃率较低截止到 2016年2月份，4.4 版本仍占据市场的近半壁江山；从崩溃数据可以看出，各应用对于主流版本 4.4、5.0、5.1 适配程度较高。 ?...希望这篇基于腾讯Bugly大数据的移动应用崩溃分析，能给每个开发者一些收获。崩溃不可怕，我们一起来解决它。接入Bugly，崩溃全掌控。

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【AIGC】冷启动数据与多阶段训练在 DeepSeek 中的作用

DeepSeek API Docs 冷启动数据的作用冷启动数据（cold-start data）是指在模型训练的初期阶段，利用少量手工设计的高质量数据来启动训练过程。...为了改善这一情况，DeepSeek-R1 引入了冷启动数据，这些数据帮助模型在最初阶段进行微调，使得其能够生成更加规范和易于理解的推理过程。...冷启动数据设计在 DeepSeek 中，冷启动数据通常是通过以下几种方式收集和生成的：少样本引导：利用少量的推理样本，生成详细的推理链条（Chain of Thought，CoT）。...代码示例：冷启动数据与多阶段训练的实现以下是一个简单的代码示例，展示如何在模型训练中使用冷启动数据和多阶段训练。...) print("冷启动微调完成") return model 作用与应用：冷启动数据是训练过程中的一类初步数据，它帮助模型在没有大量监督数据的情况下启动训练。

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冷启动推荐算法理论与实践总结

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