推荐系统中的冷启动问题

1. 思维图

　　用户冷启动：主要是解决如何给新用户做个性化推荐的问题。

　　系统冷启动：主要解决如何在一个新开发的网站上设计个性化推荐系统。

　　物品冷启动：主要解决如何将新的物品推荐给对它感兴趣的用户。

2. 参考博客

　　https://www.jianshu.com/p/62e5171c85bc

原文地址：https://www.cnblogs.com/LuckPsyduck/p/12006933.html

时间： 2024-10-10 10:00:24

如何解决推荐系统中的冷启动问题？

当新用户或新项目进入内容平台时,就会出现冷启动(Cold Start)问题. 以协同过滤这样的经典推荐系统为例,假设每个用户或项目都有评级,这样我们就可以推断出类似用户/项目的评级,即使这些评级没办法调用.但是,对于新进入的用户/项目,实现这一点很困难,因为我们没有相关的浏览.点击或下载等数据,也就没办法使用矩阵分解技术来"填补空白". 不过,研究人员已经提出了各种方法来解决冷启动问题.在这篇文章中,我们会简单介绍一些解决推荐系统中冷启动问题的方法,至于这些方法在实践工作中是否奏效,尚

矩阵分解在推荐系统中的应用

矩阵分解是最近几年比较火的算法,经过kddcup和netflix比赛的多人多次检验,矩阵分解可以带来更好的结果,而且可以充分地考虑各种因素的影响,有非常好的扩展性,因为要考虑多种因素的综合作用,往往需要构造cost function来将矩阵分解问题转化为优化问题,根据要考虑的因素为优化问题添加constraints,然后通过迭代的方法进行矩阵分解,原来评分矩阵中的missing vlaue可以通过分解后得到的矩阵求的. 本文将简单介绍下最近学习到的矩阵分解方法. (1)PureSvd 怎么评价这

SVD在推荐系统中的应用与实现(c++)

主要参考论文<A Guide to Singular Value Decomp osition for Collab orative Filtering> 其实一开始是比较疑惑的,因为一开始没有查看论文,只是网上搜了一下svd的概念和用法,搜到的很多都是如下的公式:其中假设C是m*n的话,那么可以得到三个分解后的矩阵,分别为m*r,r*r,r*n,这样的话就可以大大降低存储代价,但是这里特别需要注意的是:这个概念一开始是用于信息检索方面的,它的C矩阵式完整的,故他们可以直接把这个矩阵应用svd

转：【总结】推荐系统中常用算法以及优点缺点对比

转:http://www.sohu.com/a/108145158_464065 在推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架.很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心.最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣.目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐.协同过滤推荐.基于关联规则推荐.基于效用推荐.基于知识推荐和组合推荐. 一.基于内容推荐基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要

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