基于项目 - 项目协作过滤的遗憾保证
该研究提出了两种基于用户 - 用户和物品 - 物品协同过滤算法的在线推荐系统，以探索性建议为基础，并证明了它们的性能保证以及信息论下界对协同过滤算法的优化建议。
Nov, 2017
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。
Jun, 2014
本研究针对协同过滤在推荐系统中的广泛应用， 介绍了一个基于余弦相似度的在线协同过滤推荐模型，通过探索物品和用户之间的相似关系，期望最大化用户接受推荐的物品数量。研究结果表明，该算法在不知道用户类型数的情况下，经过几步初始探索，就可达到最佳表现。
Oct, 2014
本文研究基于交互反馈的协同过滤推荐系统，提出了一种使用神经网络进行探索策略的方法，并使用强化学习最大化用户的满意度来平衡学习用户偏好和进行精准推荐的探索策略，在三个标准数据集上的实验证明了该方法的优越性。
Jul, 2020
本研究提出一种模型，在用户冷启动情况下，通过提问找到一些初始化评分，并用这些信息建立有效的代表，以解决协同过滤问题。这种方法在四个不同数据集上得到验证，并改善了基准性能。
Dec, 2014
通过使用二分网络表示法，本文针对冷启动问题，旨在探讨在推荐系统中如何设计高效的营销策略，并通过实验发现，将新商品与一些不太活跃的用户联系起来比简单地将新商品推送给活跃用户更具效果。
Apr, 2014
本研究探讨集体矩阵分解模型在推荐系统中的应用，提出了一种新的公式，可以更快地预测没有反馈或互动数据但有辅助信息的用户和商品，虽然冷启动推荐不如热启动的推荐准确，但比非个性化推荐效果更好，而且对于新用户的预测比新商品更可靠。此处提出的公式在许多场景下改进了冷启动推荐，但热启动推荐效果有所下降。
Sep, 2018
研究在线用户行为的推荐系统，介绍针对在线正面评级的一类协同过滤算法，分析了用户响应概率、探索用户喜好所需评级数和更新用户偏好所需评级数之间的相关性，探讨正负评级和正面评级之间相同和不同的方面对于评级数的影响。
May, 2017