推荐系统实践_项亮（3）推荐系统冷启动问题

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-01-11 14:27 217阅读 0赞

**目录**

3.1 冷启动问题简介

3.2 利用用户注册信息

3.3 选择合适的物品启动用户的兴趣

3.4 利用物品的内容信息

3.5 发挥专家的作用

--------------------

### 3.1 冷启动问题简介 ###

分3类：

（1）用户冷启动。新用户到来时，无历史行为怎么预测？

（2）物品冷启动。新物品怎么推荐给感兴趣的用户？

（3）系统冷启动。新网站，还没有用户，只有新物品，怎么个性化推荐？

解决方案：

（1）非个性化推荐：热门。

（2）用户注册时提供的年龄、性别等粗粒度推荐。

（3）利用用户登陆的社交账户好友信息，推荐好友喜欢的物品（授权）。

（4）登录时，要求用户对物品反馈，给用户推荐相似物品。

（5）对于新物品，根据内容信息，推荐给喜欢类似物品的用户。

（6）系统冷启动时，引入专家知识。

### 3.2 利用用户注册信息 ###

注册信息分3种：

（1）人口统计学：年龄，性别，职业，民族，学历，居住地。

（2）用户兴趣描述

（3）从其他网站导入的用户站外行为数据

举例：

Bruce Krulwich开发的Lifestyle Finder：将人口统计学属性分成62类，新用户过来时判断分类，推荐这类喜欢的电视剧

核心：计算每种特征的用户喜欢的物品。

### 3.3 选择合适的物品启动用户的兴趣 ###

选择合适的物品收集新用户的反馈，获取新用户的兴趣。

用来启动用户兴趣的物品的特点：

（1）比较热门：一开始要吸引用户把反馈做下去，不能太冷门

（2）具有代表性和区分性：不能老少咸宜

（3）启动物品的集合多样性：可以考虑让用户选择类型

选择冷启动物品的方法：Nadav Golbandi：决策树

对于物品i，Nadav Golbandi将用户分成3类——喜欢物品i的用户、不喜欢物品i的用户和不知 道物品i的用户(即没有给i评分的用户)。如果这3类用户集合内的用户对其他的物品兴趣很不一 致，说明物品i具有较高的区分度。

（1）建决策树的过程

先从所有用户中找出具有最高区分度的物品i，然后将用户分成3类

在每类用户中，再找出具有最高区分度的物品，再将用户分成3类

.......

可以将用户分类

（2）预测分类

冷启动时，对新用户从根结点询问节点物品的看法，依次走下去，最终可以得到用户的分类。

### 3.4 利用物品的内容信息 ###

实效性强的新闻很重要。比如，当一个新闻来时，基于用户的协同过滤也可以（基于用户的协同过滤：只要有一小部分人发现并喜欢新物品，就可以扩散开来），但是要解决第一推动力：第一个用户从哪儿发现新物品？

（1）随机展示不太个性化

（2）基于内容：先给喜欢过和它内容相似的其他物品的用户

文本型内容：词袋，权重用TF-IDF。再计算相似度，找到内容相似的其他物品。

不同场景的应用：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTc3MDE2OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

第一种，基于物品的协同过滤效果最好。基于内容的忽略了热点和行为数据。

第二种，基于内容的物品推荐效果最好。github资源比较特殊，程序员关心的作者，项目内容相关性很大。

将两种方法融合，应该效果最好。

LDA（Latent Dirichlet Allocation）隐狄利克雷分布：计算内容相似度。

### 3.5 发挥专家的作用 ###

音乐相似度？音乐各个维度的分数：专家评估

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTc3MDE2OQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220110/5a035cfe00724d8bbbb2b326e4a0af7c.png

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