推荐系统读书笔记之系统冷启动

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网站初始阶段或者缺少用户行为数据的情况下,推荐系统面临着推荐不准或者不合格的问题,也就是冷启动的问题。

冷启动主要分以下几种情况:

用户冷启动:刚注册完成的新用户在未产生行为数据前,系统无法根据其历史行为来推荐;
物品冷启动:如何将新物品推荐给用户;

冷启动典型解决方案:

提供非个性化的推荐,最简单的就是热门排行榜;
利用用户的注册信息做粗颗粒的推荐,如果用户使用第三方帐号(微博、人人等)登录可利用其授权的第三方信息;
在用户注册时收集用户兴趣,如关注的主题或用户等;
对于新加入的物品,可利用其类别、内容、描述等将其推荐给同类或相似物品;

利用用户注册信息推荐

注册信息主要是有:
人口统计学信息:年龄、性别、职业、民族、学历等;
第三方帐号信息:根据第三方系统授权获取


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