Abstract-Under de senaste åren har det skett en explosion av sociala recommender system (SRS) forskning. Den dominerande trenden i dessa studier har dock varit att utforma nya förutsägelsemodeller. Det typiska tillvägagångssättet är att använda social information för att bygga dessa modeller för varje ny användare. På grund av den inneboende komplexiteten i denna förutsägelse process, för full kallstartsanvändare i synnerhet, prestanda för de flesta SRS faller en hel del. Vi föreslår snarare att nya användare får bäst service av modeller som redan är inbyggda i systemet. Att välja en förutsägelsemodell från en uppsättning starkt länkade användare kan ge bättre resultat än att bygga en personlig modell för full kallstartsanvändare. Vi bidrar till detta arbete som jämför flera matris factorization baserade SRS under full kallstarts användarscenario; och föreslår en allmän modell urvalsmetod, kallas ToSocialRec, som utnyttjar befintliga rekommendationsmodeller för att erbjuda objekt för nya användare. Vårt ramverk är inte bara kunna hantera flera sociala nätverksanslutning viktmått, men alla metriska som kan korreleras med preferens likhet bland användare, namngivna här som Preferens-liknande poäng. Vi utför experiment på verkliga dataset som visar att denna teknik är lika effektiv eller mer än nuvarande state-of-the-art tekniker för kallstartsanvändare. Vårt ramverk har också utformats för att enkelt användas och utnyttjas av utvecklare för att hjälpa till att skapa en ny våg av SRS.
Felicio m.fl. REF ) använda modeller som redan är inbyggda i system för användare för att föreslå objekt för en ny användare.
Preference-Like Score to Cope with Cold-Start User in Recommender Systems
{'venue': '2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)', 'journal': '2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}