Abstrakt. Rekommenderar system används ofta online för att hjälpa användare att hitta andra produkter, objekt etc som de kan vara intresserade av baserat på vad som är känt om den användaren i deras profil. Ofta kan användarprofiler vara bristfälliga på information och därför är det svårt för ett recommender-system att utfärda kvalitetsrekommendationer. Detta problem är känt som kallstartsproblemet. Här undersöker vi med hjälp av föreningsregler som informationskälla för att utöka en användarprofil och därmed undvika detta problem. Våra experiment visar att det är möjligt att använda föreningsregler för att märkbart förbättra prestandan hos ett recommender system under den kalla-start-situationen. Dessutom visar vi också att den förbättrade prestandan kan uppnås med hjälp av icke-redundanta regeluppsättningar. Detta visar att icke-redundanta regler inte orsakar en förlust av information och är lika informativa som en uppsättning föreningsregler som innehåller uppsägning.
Det arbete som gjorts avGavin Shaw, YueXu och ShlomoGeva förklarar hur man utökar en användarprofil från en datauppsättning med hjälp av föreningsregler REF.
Using association rules to solve the cold-start problem in recommender systems
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}