【摘 要】
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近几年,随着推荐系统广泛应用在各个领域,冷启动问题受到了越来越多的关注.本文针对只可获得用户对商品评价的情况,解决冷启动难题.大部分已有研究通常先构建用户和商品的静
【机 构】
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天津大学电子信息工程学院; 天津大学信息与网络中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61372011)资助;天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(15JCYBJC16300)资助
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近几年,随着推荐系统广泛应用在各个领域,冷启动问题受到了越来越多的关注.本文针对只可获得用户对商品评价的情况,解决冷启动难题.大部分已有研究通常先构建用户和商品的静态特征,再采用多臂赌博机策略进行推荐,其缺点是没有深入提取和更新特征,限制了推荐性能.本文提出一种新的算法来解决特征提取问题,具体来说,根据用户对商品真实评价与预测评价的误差,使用矩阵分解算法更新用户和商品特征;再对新的特征使用多臂赌博机策略进行商品推荐.新算法很好地将多臂赌博机策略和矩阵分解算法结合起来,并有很强的通用性和可扩展性.最后,采用真实的数据集Movielens和Last.fm将本文算法与其他不采用上下文信息的最新方法进行比较,实验结果表明该方法在一定程度上提升了推荐性能.
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