ABSTRACT Social recommender system utnyttja samarbetsfiltrering (CF) för att betjäna användare med innehåll som är av potentiellt intressant för aktiva användare. Ett brett spektrum av system för gemensamma fonder har föreslagits. De flesta av dem kan dock inte ta itu med problemet med kallstart som betecknar en situation som sociala medier inte lyckas dra rekommendationer för nya objekt, användare eller båda. Dessutom anser de att alla kreditbetyg på samma sätt bidrar till rekommendationen om sociala medier. Detta antagande strider mot det faktum att kreditbetyg på låg nivå i liten utsträckning bidrar till att föreslå produkter som sannolikt kommer att vara av intresse för användarna. I detta syfte föreslår vi bi-clustering och fusion (BiFu)-ett nymodigt system för kallstartsproblem baserat på BiFu tekniker under en molndata inställning. För att identifiera ratingkällorna för rekommendationer introduceras begreppen populära objekt och frekventa taxare. För att minska dimensionaliteten av betygsmatrisen, BiFu utnyttjar bi-klustering teknik. För att övervinna data gleshet och betygsmångfald, använder den utjämnings- och fusionsteknik. Slutligen rekommenderar BiFu sociala medier innehåll från både objekt och användarkluster. Experimentella resultat visar att BiFu avsevärt lindrar problemet med kallstart när det gäller noggrannhet och skalbarhet. INDEX TERMS Cold-start problem, samarbetsfiltrering, bi-clustering, utjämning, fusion.
När det gäller problemet med kallstart, Zhang et al. I Ref föreslogs ett nytt system med kallstartsrekommendation baserad på en molndatainställning.
Cold-Start Recommendation Using Bi-Clustering and Fusion for Large-Scale Social Recommender Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}