Vi har utvecklat en metod för att rekommendera objekt som kombinerar innehåll och datasamverkan inom ett enda probabilistiskt ramverk. Vi jämför vår algoritm mot en naiv Bayes klassificerare på kallstartsproblem, där vi vill rekommendera objekt som ingen i samhället ännu har betygsatt. Vi undersöker systematiskt tre testmetoder med hjälp av en allmänt tillgänglig datauppsättning, och förklarar hur dessa metoder tillämpas på specifika tillämpningar i verkligheten. Vi förespråkar heuristiska rekommendationer vid benchmarking för att ge kompetent baslinjeprestanda. Vi introducerar ett nytt prestandamått, CROC-kurvan, och demonstrerar empiriskt att de olika komponenterna i vår teststrategi kombineras för att få en djupare förståelse för prestandaegenskaperna hos rekommenderade system. Även om tyngdpunkten i våra tester är på kallstart rekommenderar, våra metoder för att rekommendera och utvärdera är allmänna.
Coldstart-problemet REF har en lång historia inom området rekommenderade system och flera tillvägagångssätt både attributbaserade och multi-relationella har föreslagits.
Methods and metrics for cold-start recommendations
{'venue': "SIGIR '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}