信息检索 (IR) 中的冷启动问题是指在可用数据有限的情况下提供有效搜索结果的挑战。这通常发生在部署新系统时，或者在几乎没有历史交互或反馈的情况下将新用户或项目引入系统时。
例如，在推荐系统中，当用户没有先前的活动或当添加新项目时，系统难以提供准确的结果，因为它缺乏足够的数据来预测偏好。解决方案包括使用基于内容的方法，其中推荐基于项目或用户的特征，以及利用类似用户的偏好的协同过滤。
解决冷启动问题的另一种方法是依靠外部数据源，例如人口统计信息或社交媒体活动，以填补空白并提供更个性化的建议。
IR系统如何管理大规模数据集？
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嵌入可以预计算吗？
是的，嵌入可以跨系统共享。嵌入的关键优势之一是它们能够用作可以在不同应用程序和系统之间传输的数据的通用表示。生成嵌入后，可以将其序列化并以JSON，二进制或HDF5等格式存储，然后通过api，云存储或文件传输与其他系统共享。
例如，在推荐
零样本学习在图像搜索中是什么？
“零样本学习在图像搜索中的含义是，能够识别和分类系统未明确训练过的类别的图像。在传统的图像分类中，模型通过在已标记的实例上进行训练，学习识别特定类别，如猫或狗。然而，零样本学习使模型能够通过从已学习的相关信息或特征中进行概括，识别新的类别，
组织如何通过治理确保数据透明性？
"组织通过建立明确的政策、维护准确的文档和实施强有力的监督机制来确保数据透明性。良好的治理结构帮助组织明确数据管理的责任，设定角色以概述数据应如何处理。这包括有关数据访问、使用和共享实践的规则。例如，一家公司可能会实施访问控制，具体说明哪些