När det gäller rekommendationer om kallstart är det viktigt att snabbt profilera nya användare och skapa en bra första uppsättning rekommendationer genom en intervjuprocess – användarna bör frågas efter behov på ett sekventiellt sätt, och flera punkter bör erbjudas för begäran om yttrande vid varje försök. I detta arbete föreslår vi en ny algoritm som lär sig att genomföra intervjuprocessen ledd av ett beslutsträd med flera frågor vid varje split. Splittringarna, som representeras som glesa viktvektorer, lärs genom ett L 1-konstruerat optimeringsramverk. Användarna är riktade till barn noder beroende på den inre produkten av deras svar och motsvarande vikt vektor. Vad som är ännu viktigare är att en linjär regressator lär sig inom varje nod med hjälp av alla tidigare erhållna svar som indata för att förutsäga objektbetyg. En användarstudie, preliminär men först i sitt slag i kallstartsrekommendation, genomförs för att undersöka det effektiva antalet och formatet av frågor som ställs i en rekommendationsundersökning för att minimera användarens kognitiva insatser. Kvantitativa experimentella valideringar visar också att den föreslagna algoritmen överträffar state-of-the-art metoder både när det gäller förutsägelse noggrannhet och användare kognitiva insatser.
I ett annat forskningsarbete föreslås en rekommendationsalgoritm som lär sig att genomföra intervjuprocessen ledd av ett beslutsträd med flera frågor vid varje delad REF.
Learning multiple-question decision trees for cold-start recommendation
{'venue': "WSDM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}