Jun, 2014

协同过滤推荐系统中基于最优设计的预算限制冷启动处理

TL;DR本研究通过解决冷启动问题来建立协同过滤(CF)的推荐系统,并通过将优化问题形式化为寻找内容不可用的新项目的最优用户评级的任务来研究是否可以仅使用 CF 技术来缓解此问题。我们提出了单调超模函数的目标函数,并提出一种基于高效最优设计的算法来找到逼近其最优解的解。最后,我们使用 Netflix 数据集对我们的算法进行经验证实,证明其性能超过了该问题的多个基准。