大数据中系统怎样解决物品的冷启动问题,相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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新进入系统的物品,因为缺少行为数据,导致物品无法被扩散展示的问题,即物品的冷启动问题。
我们都知道,推荐系统有两大推荐算法,一个是基于内容的推荐,一个是基于协同过滤的推荐,而解决物品的冷启动问题,就可以从这两方面入手:
方法1:使用基于内容相似的方法,使用老物品带一带新物品
方法2:使用行为试探的方法进行,如果效果好则增加试探
介绍下网上传说的“抖音多级流量池推荐算法”
看完上述内容,你们掌握大数据中系统怎样解决物品的冷启动问题的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!