ABSTRACT Sparrity av de betyg som finns i den rekommenderade systemdatabasen gör uppgiften att bedöma förutsägelse ett mycket underbestämt problem. Detta innebär en gräns för exaktheten och kvaliteten på förutsägelserna. I detta papper använder vi sekundär information som rör användarens demografi och objektkategorier för att förbättra förutsägelsenoggrannheten. Inom ramen för matris factorization introducerar vi ytterligare övervakade etikettkonsistenstermer som matchar användar- och artikelfaktormatriser med tillgänglig sekundär information (metadata). Matrix factorization modell-konventionellt används i samarbete filtrering tekniker ger tät användare och täta objekt faktor matriser-förutsättningen är att användare har en affinitet till alla latenta faktorer och objekt har alla latenta faktorer. Vår formulering, baserat på ett nyligen utfört arbete, syftar till att återställa en tät användare och en gles objektfaktor matris-detta är en mer rimlig modell. Människor visar ett naturligt intresse för alla faktorer, men varje objekt kan inte ha alla faktorer; detta leder till en gles objektfaktormatris. Ett naturligt resultat av vårt förslag är en lösning på problemet med ren kallstart. Vi använder den etikettkonsistenskarta som genereras från den föreslagna modellen för att ge rimliga rekommendationer för nya användare och nya objekt som inte (har) utvärderats ännu. Vi demonstrerar prestandan hos vår modell för ett filmrecommendation system. Vi utformar också en effektiv algoritm för vår formulering. INDEX TERMS Hjälpinformation, blind kompressiv avkänning, kallstart, latent faktormodell, matris factorization.
Den gleshet i betygsmatrisen är alltid den stora utmaningen som begränsar prestandan av samarbetsfiltrering REF.
A Comprehensive Recommender System Model: Improving Accuracy for Both Warm and Cold Start Users
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}