nlp项目（四）——推荐系统评估及冷启动问题

最新推荐文章于 2025-03-12 19:40:13 发布
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推荐系统评估

1 推荐系统的评估指标

  • 好的推荐系统可以实现用户, 服务提供方, 内容提供方的共赢

 

 

  • 评估数据来源显示反馈和隐式反馈

    ​
      显式反馈 隐式反馈
    例子 电影/书籍评分 是否喜欢这个推荐 播放/点击 评论 下载 购买
    准确性 高 低
    数量 少 多
    获取成本 高 低
    ​

  • 常用评估指标

     

    • 准确性 (理论角度) Netflix 美国录像带租赁

      • 评分预测：RMSE MAE

      • topN推荐：召回率（真正率pp/pp+pn） 精准率（pp/pp+np）

    • 准确性 (业务角度)

  • 覆盖度

    • 信息

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推荐系统——多任务学习与混合模型推荐系统
AI天才研究院
08-11 285
推荐系统（Recommendation System）是一种基于用户对产品、服务或信息等资源的喜好程度进行推荐的应用系统。通过分析用户历史行为数据及其他相关数据，推荐系统可以向用户提供最可能感兴趣的内容、服务或者产品。推荐系统的发展历史经历了多个阶段，其主要分为两大类：基于协同过滤和基于内容推荐。
推荐系统——随机森林算法及其在推荐系统中的应用
AI天才研究院
08-10 818
推荐系统（Recommendation System）是互联网行业中一种重要的应用，它通过分析用户的兴趣偏好、行为习惯、历史记录等信息，将推荐给用户一个个性化的商品或服务。推荐系统也是搜索引擎、社交网络、金融交易、物流配送、电影评分推荐等其他许多领域都需要考虑的问题。当今互联网产品已经相对成熟，但是每天都存在着成千上万的新产品、新功能，如何快速、准确地对用户进行相关推送和推荐？如何根据用户个人需求，更好地满足用户的个性化需求呢？
Python推荐系统——冷启动原理与项目实战
学习服务
09-22 2652
一、冷启动原理与项目实战 1 冷启动原理与技术原理 推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就称为推荐系统的重要组成部分和先决条件。很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说，在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。本质：商品或用户多、但行为历史数据或特征历史数据少。 1.1 冷启动问题 用户不确定性需求是客观存在的，在当今信息爆炸的时代，用户的不确定性需求更加明显，而推荐作为一种解决用户不确定
推荐系统项目基础（四）推荐系统的冷启动
qq5024581的博客
12-22 178
推荐系统项目基础（四）推荐系统的冷启动推荐系统的冷启动概念用户的冷启动物品的冷启动系统的冷启动 推荐系统的冷启动概念 本质是推荐系统依赖历史数据，没有历史数据没有办法预测用户偏好。 用户的冷启动 1、尽可能的收集用户特征，构建用户画像。 例如注册信息，年龄，地域，性别等 2、引导用户填写兴趣 3、使用其他站点的行为数据 4、新老用户的推荐策略的差异 新用户在冷启动阶段更倾向于热门排行榜 ee力度 使用单独的特征和模型预估 物品的冷启动 1、给物品打标签 2、利用物品的内容信息，投放给曾经喜欢过和它内容相
1.4 推荐系统评估及推荐系统的冷启动问题
WGS.
07-30 503
推荐系统评估 学习目标 了解推荐系统的常用评估指标 了解推荐系统的评估方法 1 推荐系统的评估指标 好的推荐系统可以实现用户, 服务提供方, 内容提供方的共赢 评估数据来源显示反馈和隐式反馈 显式反馈 隐式反馈 例子 电影/书籍评分 是否喜欢这个推荐 播放/点击 评论 下载 购买 准确性 高 低 数量 少 多
【推荐系统】推荐系统-基础算法 冷启动、及深度学习在冷启动上的应用
m0_51933492的博客
09-05 1841
冷启动在推荐系统中表示该系统积累数据量过少，无法给新用户做个性化推荐的问题，这是产品推荐的一大难题。每个有推荐功能的产品都会遇到冷启动的问题。一方面，当新商品时上架也会遇到冷启动的问题，没有收集到任何一个用户对其浏览、点击或者购买的行为，也无从判断如何将商品进行推荐；另一方面，新用户到来的时候，如果没有他在应用上的行为数据，也无法预测其兴趣，如果给用户的推荐千篇一律，没有亮点，会使用户在一开始就对产品失去兴趣，从而放弃使用。所以在冷启动的时候要同时考虑用户的冷启动和物品的冷启动。
推荐系统中冷启动环节的设计实现
不断学习，不断进步，提高自己
06-28 5283
比如，针对信息流推送业务的用户进行冷启动，当一个新用户点击某条推送物料后，用户会迅速进入信息流的某个业务界面（如图文或者视频界面），这时候，对应的业务界面也要做好对应的承接推荐，继续给用户优质的物料，让用户深入地使用该产品，而不是用户点完一个物料以后就完毕了。因此，对承接页的物料展示位的填充就很讲究了，首先，基于推送的I2I物料肯定是要有的；用户流失其实是一个常见的问题，关键还是要分析用户为什么流失的问题，比如用户物料兴趣得不到满足，有违规内容，App的生态运转不良，竞品用其他手段拉走了用户等。
向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案
qq_38334677的博客
01-07 762
答案要点向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。答案要点。
【十 自然语言处理项目实战】【10.4 模型评估与优化】
最新发布
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-12 42
作为在NLP领域摸爬滚打多年的老司机，我必须告诉大家一个残酷的事实：当你在Jupyter Notebook里看到训练集准确率达到99%时，千万别急着开香槟！真正的挑战才刚刚开始——我们要让这个在温室里长大的模型学会面对真实世界的腥风血雨。记住，模型优化就像西西弗斯推石头，永远没有真正的终点。但正是这种持续的改进过程，让我们不断突破AI的极限。当你下次看到自己的模型指标时，不妨把它想象成游戏中的角色属性——每次优化都是给这个数字生命打新的技能点。保持耐心，享受过程，你终将培养出属于自己的冠军模型！
《推荐系统实践》阅读笔记一 评价标准和冷启动问题
china1000的专栏
10-17 2192
冷启动的分类： 1 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。当新用户到来时，我们没有他的行为数据，所以也无法根据他的历史行为预测其兴趣，从而无法借此给他 做个性化推荐。 2 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。 3 系统冷启动 系统冷启动主要解决如何在一个新开发的网站上（还没有用户，也没有用户行为，只有一些物品的信息）设计个
推荐系统的冷启动与效果评估
咔咔响
06-11 1441
1.冷启动问题是指用户在没有历史数据的前提下做个性化推荐2.冷启动一般分为用户冷启动、物品冷启动和系统冷启动3.推荐系统效果评估分为用户调研、在线评估和离线评估4.用户调研要尽可能保证测试...
推荐系统中冷启动问题
徐先森的博客
06-21 2658
推荐系统中冷启动问题简单介绍
APP冷启动
ygf1234567890的博客
03-03 756
最近因为项目问题进行了Mixpanel数据的挖掘，从事移动互联网时间3年多，时刻没有忘记从事互联网的初心和野心，一路走来只明白了一个道理——一个人可以走得很好，一群人可以走得更远。是英雄，就总在路上。路无尽，奋斗无涯，逝去的年华已经成为回忆。冷启动问题 用户使用的时间或者是保持登陆状态的时间非常少如何解决冷启动问题？ (1)媒体（新闻）属性信息流 (2)社交属性信息流解析：这两种属性在信息流上面通...
推荐系统的评估及冷启动问题
王涛涛的博客
02-23 641
5）推荐系统评估 1.推荐系统评估 常用的评估指标 准确性、信任度、满意度、实时性、覆盖率、鲁棒性、多样性、可扩展性、新颖性、商业目标、精细度 用户留存 准确性 评分预测 RMSE MAE topN推荐 召回率 精准率 覆盖度 信息熵 越大越好 覆盖率 多样性&新颖性&惊喜性 多样性：推荐列表中两两物品的不相似性 新颖性：未曾关注的类别、...
推荐系统的性能评估和冷启动问题
行者无疆的博客
01-03 714
1.推荐系统的性能评估   除了MSE、RMSE、MAE等神经网络的常用评估指标外，还有：   召回率(recall)：用户喜欢的项目有多少被我们推荐了。 R=TPTP+FNR=\frac{TP}{TP+FN}R=TP+FNTP​   精确率(precision)：我们推荐的项目中有多少是用户喜欢的。 P=TPTP+FPP=\frac{TP}{TP+FP}P=TP+FPTP​   F1_Score：F=2×P×RP+RF=2 \times \frac{P\times R }{P+R}F=2×P+RP×R​
推荐系统的冷启动
yichudu
07-02 1325
冷启动即新加入的user或item, 在 user-item 二部图中, 新节点的度是0, 所以针对它们如何推荐, 就称为冷启动问题. 包括 user,item 两部分的冷启动. 参考 RecSys2016,paper, Addressing Cold Start for Next-song Recommendation ...
推荐系统：冷启动问题【用户冷启动、物品冷启动、系统冷启动】
u013250861的博客
07-30 9740
推荐系统的主要目标是将大量的标的物推荐给可能喜欢的海量用户,这里涉及到标的物和用户两类对象。任何互联网推荐产品,标的物和用户都是不断增长变化的，所以一定会频繁面对新标的物和新用户,推荐系统冷启动问题指的就是对于新注册的用户或者新入库的标的物,该怎么给新用户推荐标的物让用户满意，怎么将新标的物分发出去，推荐给喜欢它的用户。推荐系统系列（10）推荐系统冷启动。.........
冷启动和热启动
热门推荐
常庆伟的博客
09-27 1万+
一、应用的启动方式 通常来说，启动方式分为两种：冷启动和热启动。 1、冷启动：当启动应用时，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，这个启动方式就是冷启动。 2、热启动：当启动应用时，后台已有该应用的进程（例：按back键、home键，应用虽然会退出，但是该应用的进程是依然会保留在后台，可进入任务列表查看），所以在已有进程的情况下，这种启动会从已有的进程中来启动应用...
冷启动 VS 热启动
weixin_52648900的博客
11-16 3301
本文介绍了冷启动和热启动，二者的主要区别在于初始资源加载的状态：冷启动是从零开始，热启动是从保存的状态中恢复，还举例阐述具体做法。
LSTM深度学习模型在电影推荐系统中的应用实例
LSTM在时间序列预测、自然语言处理、推荐系统等任务中表现优异。 2. 推荐系统概念 推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对商品或信息的偏好，并据此向用户推荐可能感兴趣的商品或内容。推荐系统按照算法机制...
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