冷启动推荐

推荐系统的冷启动场景主要分为三类：

① 用户冷启动：即如何给新用户做个性化推荐，事实上，第一次展现给用户的 item 极其重要，决定了用户的第一印象；

② 内容冷启动：即如何将新的内容推荐给潜在对它感兴趣的用户；

③ 系统冷启动：即如何在一个新开发的产品中（无用户、无用户行为，只有一些内容）设计个性化推荐，从而在产品刚发布就让用户体验到个性化推荐服务。

1.运用自然语言处理技术，解决内容冷启动问题

举个例子，如果用户阅读了大量包含甄子丹、成龙、李小龙等关键词的文章，可以挖掘出用户对功夫类主题的内容偏好，并为其推荐。

2.运用 UCB 探索用户的潜在兴趣算法，保证推荐结果的多样性

在推荐的过程中，需要考虑给新 item 展示的机会，比如给一个喜欢历史分类资讯的用户推荐一些娱乐、政治等其他资讯，解决加强推荐多样性的问题。

大家所熟知的是通过随机分配一部分流量给新 item 曝光，得到一些反馈，然后模型才能对其有较好的建模能力，这是比较传统的冷启动套路。

神策智能推荐采用的是 upperconfidence bound(UCB) 策略: 假设有 K 个新 item 没有任何先验，每个 item 的回报也完全不知道。每个 item 的回报均值都有个置信区间，而随着试验次数增加，置信区间会变窄，对应的是最大置信边界向均值靠拢。如果每次投放时，我们选择置信区间上限最大的那个，则就是 UCB 策略。这个策略主要是通过以下两个原理达成更好地推荐：均值差不多时，优先给统计不那么充分的资讯多些曝光；均值有差异时，优先出效果好的。

版权声明：本文为CSDN博主「神策数据」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/sensorsdata/article/details/88822038