摘要:冷啟動(dòng)問題一直是推薦系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用過程中的一大難點(diǎn),主動(dòng)學(xué)習(xí)在推薦領(lǐng)域的應(yīng)用一定程度上可以緩解這一困境.本文提出一個(gè)針對(duì)用戶冷啟動(dòng)而生成"代表性物品"的主動(dòng)學(xué)習(xí)策略.它利用用戶與物品之間的關(guān)系,對(duì)用戶與物品進(jìn)行協(xié)同聚類,再借助于決策樹得到最終的"代表性物品".實(shí)驗(yàn)證明,用"代表性物品"對(duì)用戶進(jìn)行分類后給出詢問列表,能夠獲取到更多的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)以及更優(yōu)的RMSE.
注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請(qǐng)咨詢雜志社