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推荐系统中的冷启动和探索利用问题探讨 (上)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，我们需要对要用户进行建模

LinUCB算法回到推荐列表的场景，推荐系统为用户推荐物品。user和item都可以用一系列特征表示。用户特征包括用户的统计历史行为、人口学属性信息；物品特征包括描述信息、类别信息等等。在这种场景下，探索和利用也必须是个体用户级别上实施，因为不同用户看到相同的物品的反馈差异较大。LinUCB算法是一种基于上下文特征（用户特征、物品特征）的UCB算法，基于特征进行探索和利用。该算法结合上下文特征，选择

0. 序言达观数据是一家基于文本语义理解为企业提供文本抽取审核、推荐、搜索等服务的人工智能企业，其中在推荐场景上我们也服务了很多客户企业，客户在要求推荐服务稳定、需求响应及时的基础上，对系统的效果也提出了越来越高的期望，这对算法团队也是一个挑战。本文将从资讯信息流这个场景入手，先简单介绍达观推荐引擎的架构演化，同时尽可能详细的介绍学习排序这个核心技术的实践和落地经验。1. 达观推荐引擎架构...