亞馬遜CEO Jeff Bezos在早年間曾說(shuō)過(guò)，他的夢(mèng)想是“如果我有100萬(wàn)個(gè)用戶湃鹊，我就要為他們做100萬(wàn)個(gè)亞馬遜網(wǎng)站”儒喊。而今天，隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展币呵，用戶的數(shù)量和信息的數(shù)據(jù)早已超出百萬(wàn)的級(jí)別怀愧，使得用戶在面對(duì)大量信息時(shí)無(wú)法從中獲得對(duì)自己真正有用的部分。
解決信息超載問(wèn)題一個(gè)非常有潛力的辦法就是推薦系統(tǒng)富雅。提到推薦系統(tǒng)掸驱，大家肯定會(huì)想到淘寶、抖音没佑、網(wǎng)易云等互聯(lián)網(wǎng)公司毕贼，他們通過(guò)用戶的信息就能給用戶提供個(gè)性化推薦系統(tǒng)。一個(gè)好的推薦系統(tǒng)不僅能為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)蛤奢，還能和用戶之間建立密切關(guān)系鬼癣，讓用戶對(duì)推薦產(chǎn)生依賴。
可是在推薦系統(tǒng)建立初期啤贩，如何在沒(méi)有大量用戶數(shù)據(jù)的情況下待秃，設(shè)計(jì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)并且讓用戶對(duì)推薦結(jié)果滿意？或者系統(tǒng)中新添加的商品痹屹，該推薦給哪些潛在用戶章郁？這就是冷啟動(dòng)問(wèn)題。還好在《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》中有針對(duì)不同種類的冷啟動(dòng)問(wèn)題的解決方法志衍，讓我結(jié)合書中的例子和目前主流的方法暖庄，給大家分享一下。
冷啟動(dòng)問(wèn)題介紹
冷啟動(dòng)問(wèn)題（cold start）主要分為3類楼肪。
- 用戶冷啟動(dòng)
用戶冷啟動(dòng)主要解決如何給新用戶做個(gè)性化推薦的問(wèn)題培廓。當(dāng)新用戶到來(lái)時(shí)，我們沒(méi)有他的行為數(shù)據(jù)春叫，所以也無(wú)法根據(jù)他的歷史行為預(yù)測(cè)其興趣肩钠，從而無(wú)法借此給他做個(gè)性化推薦泣港。 - 物品冷啟動(dòng)
物品冷啟動(dòng)主要解決如何將新的物品推薦給可能對(duì)它感興趣的用戶這一問(wèn)題。 - 系統(tǒng)冷啟動(dòng)
系統(tǒng)冷啟動(dòng)主要解決如何在一個(gè)新開發(fā)的網(wǎng)站上（還沒(méi)有用戶价匠，也沒(méi)有用戶行為当纱，只有一些物品的信息）設(shè)計(jì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)，從而在網(wǎng)站剛發(fā)布時(shí)就讓用戶體驗(yàn)到個(gè)性化推薦服務(wù)這一問(wèn)題
對(duì)于這3中不同的冷啟動(dòng)問(wèn)題霞怀，有不同的解決方案惫东。一般來(lái)說(shuō)，可以參考如下解決方案毙石。
1. 提供非個(gè)性化的推薦
最簡(jiǎn)單的例子就是熱門排行榜廉沮，我們可以給用戶推薦熱門排行榜，然后等到用戶數(shù)據(jù)收集到一定的時(shí)候徐矩，再切換為個(gè)性化推薦滞时。
2. 利用用戶注冊(cè)信息
用戶注冊(cè)時(shí)提供包括用戶的年齡、性別滤灯、職業(yè)坪稽、民族、學(xué)歷和居住地等數(shù)據(jù)鳞骤，做粗粒度的個(gè)性化窒百。有一些網(wǎng)站還會(huì)讓用戶用文字描述他們的興趣。
基于注冊(cè)信息的個(gè)性化推薦流程基本如下：
（1） 獲取用戶的注冊(cè)信息豫尽；
（2）根據(jù)用戶的注冊(cè)信息對(duì)用戶分類篙梢；
（3）給用戶推薦他所屬分類中用戶喜歡的物品。
3. 利用社交網(wǎng)絡(luò)信息
引導(dǎo)用戶通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)賬號(hào)登錄（需要用戶授權(quán)）美旧，導(dǎo)入用戶在社交網(wǎng)站上的好友信息渤滞，然后給用戶推薦其好友喜歡的物品。
4. 利用用戶反饋信息
要求用戶在登錄時(shí)對(duì)一些物品進(jìn)行反饋榴嗅，收集用戶對(duì)這些物品的興趣信息妄呕，然后給用戶推薦那些和這些物品相似的物品。
5. 利用物品的內(nèi)容信息
物品冷啟動(dòng)需要解決的問(wèn)題是如何將新加入的物品推薦給對(duì)它感興趣的用戶嗽测。
物品冷啟動(dòng)在新聞網(wǎng)站等時(shí)效性很強(qiáng)的網(wǎng)站的推薦非常重要绪励，因?yàn)槟切┚W(wǎng)站中時(shí)時(shí)刻刻都有新加入的物品，而且每個(gè)物品必須能夠在第一時(shí)間展現(xiàn)給用戶唠粥，否則經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后优炬，物品的價(jià)值就大大降低了。
利用物品的內(nèi)容信息厅贪，將新物品先投放給曾經(jīng)喜歡過(guò)和它內(nèi)容相似的其他物品的用戶，解決了如何將新加入的物品推薦給對(duì)它感興趣的用戶的問(wèn)題雅宾。不過(guò)當(dāng)新物品加入時(shí)养涮，內(nèi)存中的物品相關(guān)表中不會(huì)存在這個(gè)物品葵硕，從而無(wú)法推薦新的物品。解決這一問(wèn)題的辦法是頻繁更新物品相似度表贯吓。
| 常見(jiàn)物品 | 內(nèi)容信息 |
|---|---|
| 圖書 | 標(biāo)題懈凹、作者、出版社悄谐、出版年代介评、叢書名、目錄爬舰、正文 |
| 電影 | 標(biāo)題们陆、導(dǎo)演、演員情屹、編劇坪仇、類別、劇情簡(jiǎn)介垃你、發(fā)行公司 |
| 新聞 | 標(biāo)題椅文、正文、來(lái)源惜颇、作者 |
| 微博 | 作者皆刺、內(nèi)容、評(píng)論 |
6. 發(fā)揮專家的作用
很多推薦系統(tǒng)在建立時(shí)凌摄，既沒(méi)有用戶的行為數(shù)據(jù)羡蛾，也沒(méi)有充足的物品內(nèi)容信息來(lái)計(jì)算準(zhǔn)確的物品相似度。那么望伦，為例在推薦系統(tǒng)建立時(shí)就讓用戶得到比較好的體驗(yàn)林说，很多推薦系統(tǒng)都利用專家進(jìn)行標(biāo)注。
其他冷啟動(dòng)策略
除了之前提到的6種方法以為屯伞，還有諸多能夠幫助我們完成推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)利器腿箩，主要包括主動(dòng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)劣摇、“探索與利用”機(jī)制珠移。它們解決冷啟動(dòng)問(wèn)題的機(jī)制各不相同，以下簡(jiǎn)述它們解決問(wèn)題的主要思路末融。
- 主動(dòng)學(xué)習(xí)
主動(dòng)學(xué)習(xí)的過(guò)程完全遵循“行動(dòng)-反饋-狀態(tài)更新”的強(qiáng)化學(xué)習(xí)循環(huán)钧惧。它的學(xué)習(xí)目的就是在一次又一次的循環(huán)迭代種，讓推薦系統(tǒng)盡量快速地度過(guò)冷啟動(dòng)狀態(tài)勾习，為用戶提供個(gè)性化地推薦結(jié)果浓瞪。 - 遷移學(xué)習(xí)
遷移學(xué)習(xí)就是在某領(lǐng)域知識(shí)不足地情況下，遷移其他領(lǐng)域地?cái)?shù)據(jù)或知識(shí)巧婶，用于本領(lǐng)域地學(xué)習(xí)乾颁。將其他領(lǐng)域地知識(shí)用于當(dāng)前領(lǐng)域地推薦涂乌，那么冷啟動(dòng)問(wèn)題自然迎刃而解。 - “探索與利用”機(jī)制
探索與利用是在“探索新數(shù)據(jù)”和“利用舊數(shù)據(jù)”之間地平衡英岭，使系統(tǒng)既能利用舊數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦湾盒，達(dá)到推薦系統(tǒng)地商業(yè)目標(biāo)，又能高效地探索冷啟動(dòng)的物品是否是“優(yōu)質(zhì)”物品诅妹，使冷啟動(dòng)物品獲得曝光的傾向罚勾，快速收集冷啟動(dòng)數(shù)據(jù)。
以上就是我看完這本書之后吭狡，對(duì)推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)問(wèn)題的大致總結(jié)尖殃。如果大家也想入門推薦系統(tǒng)，了解個(gè)性化推薦的秘密赵刑，不妨來(lái)讀讀這本書分衫。
