I detta dokument studerar vi ett kallstartsproblem i rekommendationssystem där vi har helt nya användare in i systemen. Det finns ingen interaktion eller feedback från de nya användarna med systemen tidigare, därför finns inga betyg tillgängliga. Triviala metoder är att välja ramdom objekt eller de mest populära att rekommendera till de nya användarna. Dessa metoder fungerar dock dåligt i många fall. I denna forskning ger vi en ny titt på detta kallstartsproblem i rekommendationssystem. I själva verket kastar vi detta kallstartsproblem som ett kontextuellt banditproblem. Ingen ytterligare information om nya användare och nya produkter behövs. Vi anser att alla tidigare betyg från tidigare användare är kontextuell information som ska integreras i rekommendationsramen. För att lösa denna typ av kallstartsproblem föreslår vi en ny effektiv metod som bygger på LinUCB-algoritmen för kontextuella banditproblem. Experimenten utfördes på tre olika allmänt tillgängliga data, nämligen Moviens, Netflix och Yahoo!Musik. De nya föreslagna metoderna jämfördes också med andra toppmoderna tekniker. Experiment visade att vår nya metod avsevärt förbättrar alla dessa metoder.
För att ta itu med problemet med kallstart med hjälp av RL-teknik, gjorde REF det till ett kontextuellt banditproblem.
Cold-start Problems in Recommendation Systems via Contextual-bandit Algorithms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}