ABSTRACT Ny objekt- eller ämnesprofilering och rekommendationer är användbara men ändå utmanande, särskilt inför en "kallstart"-situation med glesa användarbetyg för de nyanlända. I detta dokument föreslås en metod för att inhämta synpunkter från "sentinel" användare på kallstarts objekt för att framkalla dessa objekt latenta profiler, och därmed både användarspecifika betyg och framtida popularitet av objekten kan förutsägas samtidigt. Specifikt är en sådan gemensam förutsägelse uppgift formuleras som en två-stegs optimering problem, och en indikator användarval algoritm utformas för att underlätta effektiv latent profiler extraktion för både objekt betyg och popularitet förutsägelser. Experiment med mikrobloggning och filmdata bekräftar att den föreslagna metoden kan lindra problemet med kallstart och överträffar flera konkurrerande peer-metoder.
Miao m.fl. gemensamt förutspådde betyg och popularitet för kallstartsobjekt av indikatoranvändarval REF.
Joint Prediction of Rating and Popularity for Cold-Start Item by Sentinel User Selection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}