【摘 要】
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传统的推荐系统主要通过用户、项目的历史交互信息来学习用户、项目的特征信息,从而实现推荐。但是对于刚进入市场的新项目,因为没有或缺乏足够的历史记录,使得传统推荐系统
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传统的推荐系统主要通过用户、项目的历史交互信息来学习用户、项目的特征信息,从而实现推荐。但是对于刚进入市场的新项目,因为没有或缺乏足够的历史记录,使得传统推荐系统的推荐性能受到局限,这便是经典的项目冷启动问题。在经典的矩阵分解算法基础上,进一步融合使用卷积神经网络提取的文本信息,提出两个针对不同项目冷启动情况的推荐系统,有效缓解项目冷启动问题。在一个真实的电影推荐数据集上的实验结果证明,所提出的推荐算法具有更优异的推荐性能。
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