Som en av de största utmaningarna, kallstartsproblem plågar nästan alla recommender system. Framför allt kommer nya produkter att förbises, vilket hindrar utvecklingen av nya produkter på nätet. Med begränsade resurser är det oerhört viktigt att utnyttja kunskapen om rekommenderade system och utforma en effektiv marknadsföringsstrategi för nya produkter. I detta dokument omvandlar vi denna kittliga fråga till ett tydligt matematiskt problem baserat på en bipartit-nätverksrepresentation. Under den mest använda algoritmen i verkliga e-handelsrecommender-system, så kallade objektbaserad samarbetsfiltrering, visar vi att det inte är en bra strategi att helt enkelt driva nya objekt till aktiva användare. Till vår förvåning, experiment på riktiga recommender system indikerar att för att ansluta nya objekt med några mindre aktiva användare statistiskt kommer att ge bättre prestanda, nämligen dessa nya objekt kommer att ha större chans att visas i andra användares rekommendationslistor. Ytterligare analyser tyder på att de olika typerna av rekommendationssystem bidrar till en sådan observation. Med ett ord, att få fördjupad förståelse för recommender system kan bana väg för ägarna att popularisera sina kallstartsprodukter med låga kostnader.
Liu m.fl. REF visade ett intressant fenomen som att länka en kallstartsobjekt till inaktiva användare kommer att ge denna nya post större chans att visas i andra användares rekommendationslistor.
Promoting cold-start items in recommender systems
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Physics']}