Att rekommendera nya objekt till befintliga användare har förblivit ett utmanande problem på grund av avsaknad av användarens tidigare preferenser för dessa objekt. Användaren personliga icke-samarbetsmetoder baserade på objektfunktioner kan användas för att ta itu med problemet med kallstart. Dessa metoder bygger på likheter mellan målobjektet och användarens tidigare föredragna objekt. Medan computing likheter baserade på objekt funktioner, dessa metoder förbise samspelet mellan funktionerna i objekten och överväga dem självständigt. Modellering av interaktioner mellan funktioner kan vara till hjälp eftersom vissa funktioner, när de beaktas tillsammans, ger en starkare signal om relevansen av en post jämfört med fall där funktioner betraktas självständigt. För att ta itu med denna viktiga fråga, i detta arbete introducerar vi Feature-baserade faktoriserad Bilinear Likhet Modell (FBSM), som lär factorized bilinear likhet modell för Top-n rekommendation av nya objekt, med tanke på informationen om objekt som föredras av användare i tidigare samt funktioner i dessa objekt. Vi genomför omfattande empiriska utvärderingar av referensdataset, och vi finner att den föreslagna FBSM-metoden förbättrar traditionella icke-samarbetsmetoder när det gäller rekommendationsprestanda. Dessutom lär sig det föreslagna tillvägagångssättet också insiktsfulla interaktioner mellan objektfunktioner från data, vilket leder till djup förståelse för hur dessa interaktioner bidrar till personlig rekommendation.
FBSM-modellen introduceras i REF, som lär sig faktoriserad bilinjär likhet modell för nya poster, med tanke på betygsinformation samt egenskaperna hos dessa poster.
Feature-based factorized Bilinear Similarity Model for Cold-Start Top-n Item Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}