面向冷啟動用戶的代表性物品選擇
作者：汪靜; 趙海燕; 陳慶奎; 曹健 上海市現(xiàn)代光學(xué)系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 光學(xué)儀器與系統(tǒng)教育部工程研究中心; 上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院; 上海200093; 上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系; 上海200030
摘要：冷啟動問題一直是推薦系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用過程中的一大難點(diǎn),主動學(xué)習(xí)在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用一定程度上可以緩解這一困境.本文提出一個(gè)針對用戶冷啟動而生成"代表性物品"的主動學(xué)習(xí)策略.它利用用戶與物品之間的關(guān)系,對用戶與物品進(jìn)行協(xié)同聚類,再借助于決策樹得到最終的"代表性物品".實(shí)驗(yàn)證明,用"代表性物品"對用戶進(jìn)行分類后給出詢問列表,能夠獲取到更多的評分?jǐn)?shù)據(jù)以及更優(yōu)的RMSE.
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