Att hitta effektiva lösningar för kallstartande Context-Aware Recommender Systems (CARS) är viktigt eftersom rekommendationer av låg kvalitet vanligtvis tas fram för användare, objekt eller kontextuella situationer som är nya för systemet. I det här dokumentet tar vi itu med detta problem med en byteshybridlösning som utnyttjar ett anpassat urval av två CARS-algoritmer, var och en lämplig för en viss kallstartssituation, och växlar mellan dessa algoritmer beroende på den upptäckta rekommendationssituationen (ny användare, nytt objekt eller nytt sammanhang). Vi utvärderar de föreslagna algoritmerna i ett offline-experiment med hjälp av olika kontextuellt taggade betygsdata. Vi illustrerar några betydande prestandaskillnader mellan de berörda algoritmerna och visar att de effektivt kan kombineras till den föreslagna växelhybriden för att hantera olika typer av kallstartsproblem.
En byteshybrid väljer en enda rekommendation bäst lämpad för en given situation REF.
Switching hybrid for cold-starting context-aware recommender systems
{'venue': "RecSys '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}