【系統(tǒng)的冷啟動問題分析1400字】

推薦系統(tǒng)的冷啟動問題分析綜述通常，推薦系統(tǒng)的參考數(shù)據(jù)來源于用戶自身和對物品已完成的操作行為，這種機(jī)制決定了推薦系統(tǒng)要良好運(yùn)行就必須要有大量的用戶和物品數(shù)據(jù)來支撐其推薦系數(shù)的計算REF_Ref15492\r\h[12]。但現(xiàn)實情況中，任何系統(tǒng)都會經(jīng)歷從無到有的過程。一個推薦系統(tǒng)剛開始投入使用時，必然存在無用戶數(shù)據(jù)、或有新用戶注冊但無操作數(shù)據(jù)的情況，即使投入使用一段時間，數(shù)據(jù)已經(jīng)不是空白，也存在數(shù)據(jù)稀疏的問題。試想，作為一個新用戶，在沒有歷史行為的前提下，服務(wù)端要如何吸引用戶，個性化地向用戶推薦商品呢？這就是冷啟動問題。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)缺乏情況，冷啟動問題主要分為以下三類：（1）用戶冷啟動REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新用戶到來時，沒有歷史交互行為的問題。新用戶注冊后，未對任何物品進(jìn)行操作，系統(tǒng)無法根據(jù)其行為數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化推薦。（2）物品冷啟動REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新物品上架后，沒有與用戶的交互操作的問題。（3）系統(tǒng)冷啟動REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新系統(tǒng)上線時，缺乏相關(guān)歷史數(shù)據(jù)的問題。在一個新開發(fā)的網(wǎng)站或應(yīng)用中，要如何設(shè)計實現(xiàn)推薦系統(tǒng)，如何做到一發(fā)布就能給用戶提供良好的個性化推薦服務(wù)。針對以上三種情況，大致解決方式如下：（1）利用用戶注冊信息REF_Ref17563\r\h[9]解決用戶冷啟動問題：用戶注冊時，需要填寫相關(guān)基礎(chǔ)信息，性別、年齡等都是必不可少的，系統(tǒng)可以把握這些信息，對用戶進(jìn)行初步的人物畫像。例如，針對女性用戶可以向其推薦大部分女性都感興趣的熱門產(chǎn)品，更細(xì)節(jié)一點，結(jié)合不同年齡段進(jìn)一步精簡推薦，這樣推薦準(zhǔn)確性已經(jīng)有了初步的保障。（2）用戶選擇感興趣的物品解決用戶冷啟動問題：例如，現(xiàn)在盛行的小紅書app，在新用戶注冊后，會跳轉(zhuǎn)頁面，要求用戶選擇自己感興趣的版塊：美食、美妝、旅行、學(xué)習(xí)、服裝等。用戶選擇后，系統(tǒng)會根據(jù)已知信息，將用戶感興趣版塊的熱門商品推薦給用戶，這種策略對解決冷啟動問題也起到了至關(guān)重要的作用。如圖2-5所示，在性別和年齡的基礎(chǔ)上，定位興趣愛好，推薦精度進(jìn)一步提升。圖2-5用戶篩選過程（3）利用物品自身屬性信息解決物品冷啟動問題：這個問題在實時更新信息的推薦系統(tǒng)中顯得尤為突出，例如，抖音中人們隨時都在發(fā)布新視頻，要如何實時更新，將新視頻推薦給感興趣的用戶呢？這取決于協(xié)同過濾算法的選擇。基于用戶的協(xié)同過濾算法中，只要有用戶發(fā)現(xiàn)當(dāng)前新物品，那么這個物品就有了被操作的交互歷史，通過發(fā)現(xiàn)他的用戶就可以將其推薦給其他用戶。但重點在于，如何讓新物品被第一個用戶發(fā)現(xiàn)呢？比較簡單的方式就是將其隨機(jī)推薦給用戶，但這樣的方式顯然過于草率，所以推薦系統(tǒng)應(yīng)把握物品自身屬性，對物品進(jìn)行簡單地分類畫像，之后將其推薦給喜歡過類似物品的用戶，相較于隨機(jī)投放，這樣的針對性明顯增強(qiáng)。在基于物品的協(xié)同過濾算法中，推薦系統(tǒng)基于用戶的歷史偏好物品進(jìn)行推薦，物品之間會維護(hù)一個相似度矩陣，當(dāng)一個新物品進(jìn)入系統(tǒng)中，并不代表它會被推薦，只有不斷更新物品的相似度矩陣（半小時或一小時一次），保證其相似度的新鮮性，才會將其加入推薦列表REF_Ref17755\r\h[16]。（4）利用專家解決系統(tǒng)冷啟動問題REF_Ref17739\r\h[14]：在新系統(tǒng)剛建立時，既無用戶數(shù)據(jù)也無產(chǎn)品數(shù)據(jù)，此時要使用戶有較好的使用體驗，就需要專家的幫忙。實際上，就是請一批懂得計算機(jī)的相關(guān)專業(yè)從業(yè)者在系統(tǒng)投入使用前對產(chǎn)品進(jìn)行一個初步的體驗，并完成產(chǎn)品的標(biāo)注工作。系統(tǒng)通過對每個產(chǎn)品的標(biāo)簽進(jìn)行向量相似度計算得到產(chǎn)品間的相似度矩陣。例如，一個電影推薦系統(tǒng)，會先邀