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推荐系统冷启动
3.对于新开发的产品，由于是从零开始发展用户，冷启动问题就更加凸显，这时每个用户都是冷启动用户，面临的挑战更大。 既然冷启动问题这么难解决, 那么我们是不是可以不用管这些新用户和新的标的物呢？ 想看最近正在热播的内容； （3）需求有一定范围，但是不明确。比如我想找恐怖电影看； （4）需求完全不明确，如果给我的内容我喜欢就会看。 3.非个性化范式 每个用户推荐的内容都是一样的，这种推荐本来就是各种排行榜, 采用新热推荐的策略，所以不存在冷启动的问题。 3. 采用级联推荐策略 一般来说协同过滤的效果比基于内容推荐好，而基于内容推荐会比冷启动推荐好，我们在给用户做推荐时可以采用级联策略。 3.新的解决冷启动的方案 随着语音及图像技术的发展、边缘计算算力的强大、数据安全法制建设的完善，说不定未来的APP可以通过视频或者语音来注册了(在一定的安全隐私法规的框架之下)。
2.2K20发布于 2020-07-21 - 来自专栏用户画像
Bandit 冷启动算法
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1.1K20发布于 2018-12-13 - 来自专栏炼丹笔记
当推荐遇到冷启动
作者：十方 冷启动问题，大家并不陌生。但是如何解决呢？加特征，加样本，加图谱，加规则？ 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！ 通过实验证明该方法在各个场景下能显著提高冷启动user/item的推荐性能。 graph neural networks with label smoothness regularization for recommender systems")，不是本文重点，本文重点介绍通过3种方法解决冷启动的样本问题 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。
1.2K20发布于 2021-05-14 - 来自专栏阿泽的学习笔记
当推荐遇到冷启动
冷启动问题，大家并不陌生。但是如何解决呢？加特征，加样本，加图谱，加规则？ 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！ ? 通过实验证明该方法在各个场景下能显著提高冷启动user/item的推荐性能。 ? ? ? 问题描述 ? ? ? graph neural networks with label smoothness regularization for recommender systems")，不是本文重点，本文重点介绍通过3种方法解决冷启动的样本问题 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。 ?
1.1K10发布于 2021-03-10 - 来自专栏Android技术分享
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？
2.1K00发布于 2020-04-23 - 来自专栏腾讯云 DNSPod 团队
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。
82620编辑于 2023-05-04 - 来自专栏老秦求学
推荐系统冷启动问题
冷启动问题简介 冷启动问题主要分为3类： 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。 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。 对于这3种不同的冷启动问题，有不同的解决方法。一般来说，可以参考如下解决方案。 因此,利用用户的注册信息可以很好地解决注册用户的冷启动问题。在绝大多数网站中,年龄、性别一般都是注册用户的必备信息。 用户的注册信息分3种。 LDA包含文档、话题、词3种元素，每个词属于一个话题，通过迭代收敛得到话题的分布，文档的相似度由话题分布的相似度来度量. 每一篇文档都会表现为词的集合。
1.7K20发布于 2018-12-06 - 来自专栏周拱壹卒
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。 3 0.71 0.24 0.06% 0.71 0.24 _omz_source [4] 21) 3 0.71 参考资料： 一打开终端就默认进入conda的base环境，取消方法[10] Round 3：oh my zsh 一直以为 iTerm2 在使用了 oh my zsh 之后冷启动慢是因为启动的时候会去进行 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。
1.1K10编辑于 2024-04-09 - 来自专栏Android机动车
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。 特点：未清理后台任务，再次启动 3为什么出现白屏 在一个Activity打开时，如果该Activity所属的Application还没有启动，系统会为这个Activity创建一个进程； 每创建一个进程，
1.8K20发布于 2018-08-03 - 来自专栏胖虎的研发之路
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
1.2K20编辑于 2023-05-10 - 来自专栏算法与数据结构
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？
1.5K40编辑于 2021-12-06 - 来自专栏Android技术分享
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。 image.png 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？
1.4K20发布于 2019-09-18 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
腾讯云函数计算冷启动优化实践
文章内容主要分为三部分，首先介绍腾讯云函数的架构设计，其次看看函数的冷启动是如何产生的，以及冷启动包含哪些过程，最后分享腾讯云函数的一些优化方向方法。 腾讯云函数架构设计 ? 3、Auto scale自动扩缩容模块 基于函数请求实时计算的模式，动态的扩缩函数实例，优化函数冷启动的体验问题，以及控制函数计算平台本身的成本 4、VPC网络转发代理 函数通常需要访问VPC网络内的存储资源或者访问公网 函数冷启动优化实践 介绍了腾讯云函数的架构之后，接下来详细看下云函数冷启动相关的问题和优化思路。 函数冷启动就是指函数第一次调用时平台部署函数实例的过程。不单止函数计算，也许万事都有冷启动。 图三：函数冷启动的过程 从流程图可以看出函数冷启动包含了哪些过程。黄色的路径是函数实例已经存在的热调用情况，复用了函数实例，热调用的延时是毫秒的级别。 图七：自动扩缩容系统 前面分享的优化方向主要是在降低冷启动时延方面，当然最好的情况是可以提前创建出来避免冷启动。
9.7K10发布于 2019-07-11 - 来自专栏腾讯Bugly的专栏
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。 简单说就是去除一些多级调用的中间层级，举个例子: func1 -> static func2 -> static func3 优化后就是 func1 -> static func3 这样可以减少函数调用时间和字节码 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。 3.为啥release不生效？ 手q最终发布的包必然是release包，只对debug包生效的优化并没有什么作用。
4K61发布于 2018-03-23 - 来自专栏刘望舒
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
2.1K20发布于 2018-12-07 - 来自专栏机器学习与推荐算法
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。 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。 import pandas as pd dataset={'Tom': {'Python数据分析': 5,'人工智能概论': 3, 'SAS数据挖掘': 3,'Tensorflow入门': 3,'机器学习导论 '概率与统计': 3, '机器学习导论': 3}, 'Coco': {'大数据分析': 2,'SAS数据挖掘': 5,'Tensorflow入门': 3, '概率与统计': 4}, '机器学习导论': 2}, 'Lucy': {'Python数据分析': 3,'SAS数据挖掘': 4,'概率与统计': 3, 'Tensorflow入门': 5,'机器学习导论': 3
3.3K30编辑于 2022-10-31 - 来自专栏机器学习与推荐算法
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。 1.3 Meta Warm Up Framework (MWUF)[3] ? 3、跨领域推荐 冷启动的用户或者物品在目标领域没有交互，但是他们在另外一些领域可能存在一些交互数据。跨领域推荐旨在使用辅助领域的数据来帮助目标领域上的推荐，是一种有效的解决冷启动推荐的方法。 ? 3、MetaHIN[11] ? 异构图通常也含有大量额外的信息。MetaHIN在Melu的基础上引入异构信息网络，进一步提升了冷启动的效果。 SIGIR2019. [3] Learning to Warm Up Cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling
2.4K40发布于 2021-08-06 - 来自专栏木溪知识加油站
优化App冷启动,实现启动页错觉秒开
安卓启动方式一般有3种： >Coldstart——冷启动： 此种方式最为耗时，一般是因为进程被干掉或者是第一次启动app，系统需要重新fork进程进行一系列初始化，后台没有该应用的进程。 但其表现行为与冷启动一致，还是会先显示一个Preview Window（黑白屏）直到app渲染activity。 接下来看看如何优化冷启动: 既然我们已经找到这个黑白屏是出自系统的预览窗口，我们就可以通过操控这个窗口来实现。
2.4K30发布于 2018-12-27 - 来自专栏云开发
告别“冷启动”，云开发 CloudBase 「预置并发」能力介绍
通过配置预置并发，可预先进行计算资源的准备，降低冷启动、运行环境初始化及业务代码初始化引起的耗时。 如下图所示： 3、在“预置并发”页面中，选择需更新版本所在行右侧的设置。如下图所示： 4、在弹出的“设置预置并发”窗口中，更新设置值并单击确定即可。
83410编辑于 2022-01-19 - 来自专栏深度学习与python
如何解决“Serverless”系统的冷启动问题
1 什么是冷启动？ “冷启动”是指函数服务于特定调用请求时的状态。 Serverless 函数由一个或多个微容器提供。 这就是冷启动的问题：它们使得应用程序的响应变慢了。在 21 世纪的“即时时代”（instant-age），这可能是一个大问题。 2 冷启动是怎样工作的？ 这些步骤需要一段时间才能完成，尤其是第 1 到第 3 步。当容器已经变“热”后，它会直接跳到第 4 步，这样可以节省大量的时间并能使应用程序的响应更快。 3 启动延迟如何改善? “冷启动”的影响从几百毫秒到几秒或几十秒不等。 我们需要的基本上是一个双轴时间序列样本： 特定时间段内的一系列间隔（例如，过去 3 个月内每间隔 10 分钟） 在该时间间隔内，函数处理的最大并发请求数 我们会定期（例如，每 10 分钟）运行一次时间序列预测
1.5K21发布于 2021-10-13
腾讯云开发者
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