May, 2018

通过属性驱动的主动学习解决物品冷启动问题

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TL;DR在本篇论文中，我们提出了一种结合活跃学习与商品属性信息的新型冷启动推荐方法，该方法基于商品属性和用户的评价历史设计了有用的用户选择标准，并将该标准组合成选择用户的优化框架。通过利用反馈评分、用户先前评分和商品属性，我们为其他未被选中的用户生成准确的评分预测。实验结果表明，我们的方法优于传统方法。
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发现论文，激发创造
  • 推荐系统中的冷启动商品推广

    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

  • 冷启动推荐的表示学习

    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

  • 基于提示的个性化冷启动推荐

    本研究提出了一种基于预训练语言模型的情感分析方法来解决冷启动问题，并引入了一个评估方法来验证其有效性。

    Jun, 2023

  • 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

    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

  • 冷启动推荐的对比学习

    该研究通过对协同过滤模型的信息论解释，提出一种基于对比学习的冷启动推荐框架 (CLCCre)，该框架结合了内容特征和协同表示，并通过保留内容表示中的协同信号来提高冷启动推荐的效果。在四个公开数据集的实验中，该方法在热启动和冷启动场景中均取得了显著的改进。

    Jul, 2021

  • 集体矩阵分解中的冷启动推荐

    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

  • 冷启动内容推荐的通用项目表示学习

    冷启动商品推荐是推荐系统中一个长期存在的挑战，常见的解决方法是使用基于内容的方法，然而，多种形式的原始内容中的丰富信息尚未充分利用。本文提出了一种面向冷启动推荐的领域 / 数据无关商品表示学习框架，通过采用基于 Transformer 的架构在各种特征之间自然实现多模态对齐。我们的模型不受分类标签的束缚，可以完全端到端地进行训练，不仅避免了分类标签的收集成本，还能够获得更适用于推荐目的的表示学习。通过对真实世界电影和新闻推荐基准的大量实验，我们验证了我们的方法比现有的基线模型更好地保留了细粒度用户兴趣，并且可以广泛适用于多个领域的大规模推荐。

    Apr, 2024

  • 电商推荐系统中的连续冷启动问题

    本研究揭示了来自典型电商应用视角的 “连续冷启动” 问题及其对于基于内容和上下文的推荐的影响，举例说明了在 Booking.com，类似用户很少访问网站，随时间改变兴趣，或表现出不同的个性的情况

    Aug, 2015

  • 利用属性图神经网络解决推荐中的冷启动问题

    本研究提出了一种基于属性图的新型神经网络框架，通过学习不同形态属性之间的分布，可以为冷启动用户 / 物品生成偏好嵌入，同时提出了 gated-GNN 对不同属性进行有效聚合，实验结果表明，在冷启动推荐中取得了显着的改进，并且在温热启动情况下表现优异。

    Dec, 2019

  • 将评论整合到个性化排名中以进行冷启动推荐

    该研究提出了两种将商品评论融入贝叶斯个性化排名的新颖简单模型，并通过六个真实数据集的实验，证明了融入商品评论对于推荐系统预测排序的益处。

    Jan, 2017