摘要
在当今大数据时代,推荐技术是一个非常重要的方式提高用户的体验。但是也面临着很多挑战,其中冷启动问题就是一个难题,即对于用户来说没有历史评分,或者对于物品来说,没有被用户接触过,这样的话,我们就没法进行协同推荐。针对这个问题,文章尤其关注用户冷启动方面,统计分析发现不同属性的用户评分具有明显的不同,提出了基于属性偏置冷启动推荐,将用户属性偏置融入到矩阵分解中,在movielens数据集上做实验,得到比较好的结果,证明了偏置的有效性。
出处
《信息通信》
2018年第2期21-22,共2页
Information & Communications
