文章编号：45665 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-15 10:55:51 / 浏览：次

引言

小程序作为一种轻量级应用，已成为用户获取服务和信息的主要渠道。推荐系统在小程序中扮演着越来越重要的角色，它可以帮助用户发现感兴趣的内容和服务，从而提升用户体验和小程序的商业价值。

小程序推荐系统的挑战

与传统的推荐系统相比，小程序推荐系统面临着独特的挑战：

• 数据稀疏性：小程序用户往往交互较少，导致协同过滤算法难以找到相似用户和物品。
• 冷启动问题：新的小程序和用户缺乏历史数据，给推荐带来困难。
• 实时性要求：小程序用户期待实时推荐，这给推荐时效性带来了严峻挑战。
• 资源限制：小程序平台具有资源限制，传统推荐算法的计算量和存储开销过大。
• 多样性问题：小程序推荐需要兼顾个性化和多样性，避免过分推荐用户已知内容。

小程序推荐系统的解决方案

针对上述挑战，算法工程师提出了以下解决方案：

数据增强

活跃用户召回：通过运营手段鼓励活跃用户提供更多反馈和交互。召回策略优化：探索更多召回策略，如基于标签、知识图谱和上下文信息召回。数据融合：集成小程序内外部数据源，丰富用户画像和物品信息。

个性化算法

多样性控制：使用Bandit算法、Thompson采样等技术，平衡个性化和多样性。用户偏好建模：结合显式反馈和隐式行为，建立用户偏好画像。会话上下文感知：考虑用户当前会话上下文（如时间、地理
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