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和数据滥用说再见“少样本学习”能否拯救推荐

来源:admin  点击数:  时间:2019-02-11 15:31

  实是但现,供那么多的标注数据冷用户往往不会提。的环境下在小数据,能发挥作用吗推荐算法还?

  要的是更重,所面对的冷启动,商业价值的账号不是等待被收割,满好奇的灵魂而是一个个充。的推荐系统真正优质,不断带来惊喜要做的就是,的终极理想这才是技术。

  一千个哈姆雷特”“一千个观众有,标准不一用户认知,也充满了不确定性让视频的数据标注,大的标签体系无法建立庞,推荐的冷启动更加困难使得视频平台个性化。

  大信息的多样性和宽度系统既要尽可能地扩,用”信息夹杂其中又要防止过多“无,信息过载”让用户“。

  去过,这个冷启动中的“多臂老虎机问题”不少平台试图通过热度模型来解决,点击率最高的结果给新用户推荐目前。息的覆盖率和多样性但这又会大大降低信,复推荐出现反。

  马拉雅等内容分发平台诸如豆瓣、微博、喜,次打开APP在用户第一,取一定的奖励机制都会强制注册并采,资料和感兴趣的话题引导用户留下个人,相关热门账号主动推荐关注,在正式体验过程中以尽可能保证用户,喜欢的话题能刷到自己。

  如例,易吸引了一个新用户下载某新闻资讯APP好不容,钟也看不到自己想看的内容如果他在首页上翻了二十分,再浪费时间或许就不会;

  用户使用微博登录今日头条就曾引导,博上的一些社交数据然后爬取用户在微,文章、赞过的人等等比如动态、图片、。些信息依据这,最近喜欢哪个明星可以判断出用户,送相关资讯并为其推。

  数、跳进跳出等等行为都存在者很大的主观性比如用户的观看长度、观看时间段、观看次,语言来概括很难用标签。情况下在这种,探”冷用户的时候在用少量视频“试,素进行价值判断并赋值反而可以对这些主观因,行在线学习再让机器进,高的进行推荐选出成功率最。

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  生的三十多年间在推荐系统诞,有特色的机制和算法不同平台衍生出了各,随其始终的话题冷启动却是伴。

  例子中在这些,免出现信息与预期的不兼容推荐系统与新用户之间难,的操作才能提高匹配的精准度往往需要用户进行一些显著,与平台产生交互的关键所在而冷启动恰恰是推动用户。

  设定一个奖励函数比如给用户的动作。击一次用户点,就是1收益;点击没有,就是0收益。对哪些商品有反馈以此测试冷用户,收益去调整被展示的商品再在此基础上根据实际。

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  收益均值越大一个商品的,户的机会就越大被选中展示给用。数较少的商品而那些被选次,在冷用户面前也回被呈现,“复活卡”相当于一张。

  么那,ot learning)正在尝试解决这一问题情况有可能发生变化吗?少样本学习(fewsh。

  例子举个,用随机试探的方式电商平台可以先,热门商品展示给冷用户选择带有不同标签的,动作进行强化学习并对冷用户的有效。

  留下行为轨迹的方式这种主动引导用户,第一批用户数据可以快速积累起,比较大的推荐做一些颗粒度。

  的好处是这样做,限的条件下即便是在有,用户的兴趣所在也能快速判断出,用户的耐心损耗降低浏览过程中,制造的“信息茧房”同时避免热度模型。

  们要知道首先我,手机能玩的老虎机游戏境一定只是一时的当前宽松的隐私环。的防范意识只会越来越完善相关法律法规的制定、用户。用的情况只会越来越少未来数据泛滥供人取,挥有限数据的作用如何最大程度下发,统取胜的关键一定是推荐系。

  的地理位置信息像是采集用户,用可以更有针对性地进行推荐旅游商务、本地O2O等应;的用户行为数据进行预分析或者调取手机中关联APP。

  上还不够如果以,加激进一点的方式那么也可以采取更。据的协同过滤比如基于大数,用户的相似性来进行推荐可以根据关联行为或关联。

  发现不难,的众多通用方法推荐系统冷启动,数据才能有效发挥其作用都需要越多越好的标注。

  沉静碧蓝的大海/而头顶是金色的太阳/将要直面的/与已成过往的/较之理想/皆为微一只船孤独地航行在海上/它既不寻求幸福/也不逃避幸福/它只是向前航行/底下是沫

  户很懒如果用,知道自己的个人信息或者不愿意让系统,以使用热度模型推荐系统还可,分人都会感兴趣的热点信息基于统计分析推荐一些大部。调性显得有点low虽然很容易让平台,学角度看但从概率,到用户心口上了呢说不定就正好撞。

  冷启动所谓,荐系统初期就是在推,交集信息和行为轨迹的情况下没有任何用户与平台信息的,好等方式进行推荐无法通过用户偏。时这,于冷启动状态推荐系统就处。

  来说简单,样本训练之后快速泛化的能力就是让推荐引擎具备经过少量,限的行为轨迹下从而在冷用户有,果的最大化实现推荐效。

  法推荐的今日头条比如一直强调算,采用了这种做法在冷启动状态就,孪生姐妹共侍一夫”这样low得不要不要的内容向新用户推荐的大多是“新娘给伴娘下药”、“,定效果的还是有一。

  时同,去捕捉更多用户能用更少的数据,从流量转向算法的关键也是中国科技企业发展。割据下在巨头,数据正在成为一件奢侈的事情或许流量、再从流量中转化,有数据但没,准的推荐算法也就没有精,更无法商业化无法留住用户。学习的出现而少样本,这个怪圈正在打破,一定是BAT的附庸未来崛起新企业不,少数据学习算法但一定会应用。

  推荐算法及冷启动的技术概念后面我们会深入探讨一些关于,首先但,阐述一下我们需要,底有何价值冷启动到?

  孪生网络又比如,经网络进行交叉计算训练时利用双路神,共性特征从而得出。型去测试样本再用这一模,性指数进行排列对于样本的共。共性指数来进行商品推荐这样电商就可以通过这种,签看做一对孪生数据把用户行为和商品标,”这样的数据标签共性指数越高假如用户与“少女”、“温馨,炫”这样的标签共性指数越低那么自然与“直男”、“酷,亦然反之。粉红色手机壳时当用户无视了,荐白酒这类商品系统可以尝试推,缩小用户画像的范围通过实时反馈不断,和协同推进算法近似的效果在少量数据的前提下达到。

  了一种推荐系统的集体困境这个过程同时也向我们揭示,就是那,展获取用户信息的渠道如果企业无限度地扩,私和法律之墙必然会遭遇隐;的用户信息而挖掘已有,又捉襟见肘数据量往往。

  来说简单,客来到馒头铺就是一个新顾,任何动作表情可供揣测第一次买馒头、也没有,看到自己想吃的馒头如何让他第一眼就。

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  数据时代反正大,有接触“凡,痕迹”必留,捕捉到用户内心的吉光片羽总有一些隐藏的信息能够。

  7年以来201,流量红利枯竭的深渊中挣扎所有中国互联网公司都在。量不再自发性增长智能设备的用户数,也来到了瓶颈期用户使用时长,规模的互联网公司此时想要继续扩大,非两个路径无:

  这么多说了,逻辑尽可能多地掌握用户信息的获取维度我们来归纳一下传统意义上冷启动的内在。

  样同,在不知道用户特征的时候如果一个大众社交平台,中的理想型八竿子打不着推荐的账号都与他心目,凉凉的命运自然也难逃。

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  大家都不陌生推荐系统想必,有多“聪明”一个推荐系统,了用户是留下还是跳出将在很大程度上决定,的生命周期和商业价值甚至可能影响一款产品。

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