Rekommenderar system är en specifik typ av intelligenta system, som utnyttjar historiska användarbetyg på objekt och / eller hjälpinformation för att ge rekommendationer om objekt till användarna. Den spelar en avgörande roll i ett brett spektrum av online-shopping, e-kommersiella tjänster och sociala nätverkstillämpningar. Samverkansfiltrering (CF) är de mest populära metoder som används för rekommendationssystem, men det lider av fullständig kallstart (CCS) problem där ingen rating rekord är tillgängliga och ofullständig kallstart (ICS) problem där endast ett litet antal betygsposter är tillgängliga för vissa nya poster eller användare i systemet. I detta dokument föreslår vi två rekommendationsmodeller för att lösa CCS- och ICS-problemen för nya objekt, som bygger på en ram med tätt kopplade CF-strategier och djupt lärande neurala nätverk. Ett specifikt djupt neuralt nätverk SADE används för att extrahera innehållet funktioner av objekten. Den senaste CF-modellen, timeSVD++, som modellerar och använder temporal dynamik av användarpreferenser och objektfunktioner, ändras för att ta innehållsfunktionerna till förutsägelse av betyg för kallstartsobjekt. Omfattande experiment på en stor Netflix rating dataset av filmer utförs, vilket visar att våra föreslagna rekommendationsmodeller till stor del överträffar baslinjemodellerna för bedömningsförutsägelse av kallstartsobjekt. De två föreslagna rekommendationsmodellerna utvärderas och jämförs också när det gäller ICS-produkter, och ett flexibelt system för modellomskolning och byte föreslås för att hantera övergången av objekt från kallstart till icke-kallstartsstatus. Experimentet resultat på Netflix film rekommendation visar den täta kopplingen av CF tillvägagångssätt och djupt lärande neurala nätverk är genomförbar och mycket effektiv för kallstart objekt rekommendation. Designen är allmän och kan tillämpas på många andra rekommenderade system för online shopping och sociala nätverk. Lösningen på problemet med kallstartsobjekt
Wei och Al. REF utforma ett djupt neuralt nätverk för att extrahera objektens funktioner och använda CF-modellen för att ta innehållsfunktionerna till bedömningsförutsägelse för kallstartsobjekt.
Collaborative filtering and deep learning based recommendation system for cold start items
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}