推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】
0.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；召回层：召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题统计类，热度，LBS；协同过滤类....
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【推荐系统】如何解决冷启动问题
零、推荐系统中的特征一、推荐系统的冷启动角度1：为了准确匹配用户的需求，解决信息超载问题，各大互联网都有个性化的推荐系统，但是在建立该系统初期，没有大量用户数据，或者系统中的商品是新添加的，那应该推荐给哪些用户的问题。目的：最优化点击率、转化率或用户体验（用户停留时间、留存率等）。角度2：在基于深度学习的推荐系统中，当一个神经网络的训练完毕后，又要加入新的user或者item，如果把他们加入网络....
推荐系统之冷启动问题
前言 冷启动问题同比于启动车辆，通常车正式开启之前需要有热车阶段，这个过程就是冷启动过程。冷启动在推荐系统也是常见的问题，大家知道类似于抖音、淘宝等工具，都会根据用户的兴趣去推荐内容，如果一个新用户进来，系统完全不清楚他的兴趣，该如何推荐呢？这就是本文要给大家介绍的内容。 冷启动对于一个推荐系统是至关重要的，因为新用户最初使用APP阶段也是这名用户最可能卸载APP的时候，如果新用户进入产品不能快....
推荐系统中的冷启动和探索利用问题探讨
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 1.前言 互联网技术和大数据技术的迅猛发展正在时刻改变我们的生活，视频网站、资讯app、电商网站对于推荐系统而言，每天都有大量的活跃用户在不断的产生海量的用户行为，同时，每天又都产生大量的新增PGC或者UGC内容（如小说、资讯文章、短视频等）。 从推荐系统的角度来看，系统每时每刻都面临大量的新旧用户、新旧物品和大量的用户行为数据，对于用户，我们需要对...
推荐系统冷启动解决方法
基于热门榜单 关联推荐，例如性别-关联电视剧表，年龄-关联电视剧表，职业-关联电视剧表 基于相似性，人&物 本文转自whk66668888 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/12597095/2072418
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