本文關(guān)鍵詞：利用Tri-training算法解決推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)問(wèn)題，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,推薦系統(tǒng)日趨重要,而冷啟動(dòng)問(wèn)題是推薦系統(tǒng)中的關(guān)鍵問(wèn)題。設(shè)計(jì)了一種基于上下文的半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架TSEL,對(duì)矩陣分解模型SVD進(jìn)行擴(kuò)充以支持更多形式的上下文信息,利用Tri-training框架訓(xùn)練各個(gè)模型。與其他解決推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)問(wèn)題的半監(jiān)督方法(如Co-training)相比,該方法有著更好的效果。Tri-training框架能夠更加方便地引入更多推薦模型,具有更好的可擴(kuò)展性。將Tri-training框架加以擴(kuò)展,提出了基于用戶活躍度生成無(wú)標(biāo)記教學(xué)集合的算法和更加豐富的對(duì)矩陣分解模型擴(kuò)充的形式。在真實(shí)數(shù)據(jù)集MovieLens上進(jìn)行驗(yàn)證,獲得了更好的實(shí)驗(yàn)效果。
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 推薦系統(tǒng) 機(jī)器學(xué)習(xí) Tri-training
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 1介紹隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)與發(fā)展,推薦在很多領(lǐng)域中都是極其重要的組成部分。例如,Netflix曾做過(guò)統(tǒng)計(jì),售出商品的3/4來(lái)自于推薦。再比如京東、淘寶等電子商務(wù)網(wǎng)站上,用戶可以瀏覽和選擇他們感興趣的商品,系統(tǒng)會(huì)推薦給用戶很多符合用戶興趣的商品。之后,用戶可以給商家提供反饋,說(shuō)

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本文編號(hào)：460144