【摘 要】
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冷启动问题一直是推荐系统在实际应用过程中的一大难点,主动学习在推荐领域的应用一定程度上可以缓解这一困境.本文提出一个针对用户冷启动而生成"代表性物品"的主动学习策略
【机 构】
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上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 上海交通大学计算机科学与技术系;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1003800)资助;国家自然科学基金项目(61472253)资助
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冷启动问题一直是推荐系统在实际应用过程中的一大难点,主动学习在推荐领域的应用一定程度上可以缓解这一困境.本文提出一个针对用户冷启动而生成"代表性物品"的主动学习策略.它利用用户与物品之间的关系,对用户与物品进行协同聚类,再借助于决策树得到最终的"代表性物品".实验证明,用"代表性物品"对用户进行分类后给出询问列表,能够获取到更多的评分数据以及更优的RMSE.
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