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    如何解决推荐系统中的冷启动问题?

    以协同过滤这样的经典推荐系统为例,假设每个用户或项目都有评级,这样我们就可以推断出类似用户/项目的评级,即使这些评级没办法调用。但是,对于新进入的用户/项目,实现这一点很困难,因为我们没有相关的浏览、点击或下载等数据,也就没办法使用矩阵分解技术来“填补空白”。

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    推荐系统如何处理数据?

    据统计,全球数据总量预计2020年达到44ZB,中国数据量将达到8060EB,占全球数据总量的18%。现阶段我们所讨论的人工智能,很大程度上都是在谈“人工智能”这个大概念下机器学习领域中的深度学习技术。它的底层原理相对简单,对数据有很大的依赖性,本质上是一种基于大数据的统计分析技术。

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    推荐系统:算法概述

    如今,许多公司都会开发与自己业务息息相关的推荐系统。先荐作为第四范式研发的一款智能推荐产品,已为内容行业的众多媒体客户赋能,实现客户的营收增长。在本文中,我们将会简要介绍现有的主要推荐算法及其工作原理。

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    推荐系统:混合过滤

    混合过滤依据的想法是,一种算法可以弥补另一种算法的缺点,多个算法的组合将比单个算法能更准确、有效地提供推荐。

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    推荐系统:协同过滤及其利弊

    与基于内容的过滤(CBF)不同,协同过滤(Collaborative Filtering)技术独立于域,适用于无法利用元数据充分描述的项目,如电影、音乐等。

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