Abstract-Collaborative Filtering (CF) används i stor skala i rekommendationsmotorer på grund av dess effektivitet, noggrannhet och skalbarhet. Men i praktiken, det faktum att rekommendationsmotorer baserade på CF kräver interaktioner mellan användare och objekt innan rekommendationer, gör det olämpligt för nya objekt som inte har exponerats för slutanvändare att interagera med. Detta är känt som kallstartsproblemet. I detta dokument introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt som använder djupt lärande för att ta itu med detta problem i alla CF-baserade rekommendationsmotorer. Ett av de viktigaste inslagen i den föreslagna tekniken är det faktum att den kan användas ovanpå någon befintlig CF-baserad rekommendationsmotor utan att ändra CF-kärnan. Vi har framgångsrikt tillämpat denna teknik för att övervinna objektet kallstart problem i Careerbuilders CF-baserade rekommendation motor. Våra experiment visar att den föreslagna tekniken är mycket effektiv för att lösa kallstartsproblemet och samtidigt upprätthålla hög noggrannhet i CF-rekommendationerna.
Rekommendationssystem är en viktig informationsfiltreringsmetod för närvarande, bland vilka samarbetsfiltrering (CF) används i stor skala rekommendationsmotorer på grund av dess höga effektivitet, noggrannhet och skalbarhet REF.
Solving cold-start problem in large-scale recommendation engines: A deep learning approach
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}