Abstract-Cold-start scenarier i recommender system är situationer där inga tidigare händelser, som betyg eller klick, är kända för vissa användare eller objekt. För att beräkna förutsägelser i sådana fall, ytterligare information om användare (användarattribut, t.ex. kön, ålder, geografiskt läge, yrke) och poster (objektegenskaper, t.ex. genrer, produktkategorier, nyckelord) måste användas. Vi beskriver en metod som kartlägger sådana enheter (t.ex. egenskaper hos de latenta egenskaperna hos en matris (eller en högredimensionell) faktoriseringsmodell. Med sådana kartläggningar kan faktorerna i en MF-modell som utbildats med standardtekniker tillämpas på den nya användaren och problemet med nya poster, samtidigt som dess fördelar bibehålls, särskilt hastighet och prediktiv noggrannhet. Vi använder kartläggningskonceptet för att konstruera en attributaware matris factorization modell för objekt rekommendation från implicit, positiv-endast feedback. Experiment på newitem problemet visar att detta tillvägagångssätt ger god prediktiv noggrannhet, medan förutsägelsen tiden bara växer med en konstant faktor.
Deras kartläggning teknik användes för att generera ett attribut medveten MF modell för objekt rekommendation från implicit, positiv-endast feedback REF.
Learning Attribute-to-Feature Mappings for Cold-Start Recommendations
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}