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推薦演算法：基於領域的協同濾波：資料稀疏和冷啟動

阿新 • • 發佈：2019-02-07

資訊填充稀疏矩陣的方法

a content-collaborative recommender that exploits wordnet-based user profile for neighborhood formation

  1. 語義分析生成使用者畫像
  2. 使用者畫像聚類生成領域
  3. 按照item-baesd的方法計算相似度

content-boosted collaborative filtering for improved recommendations

  1. cf方法存在：資料稀疏的問題
  2. 對於稀疏的打分矩陣，通過content的內容填充
  3. 填充方法：分類，將內容（導演，題目等）按平方等級分類（5類）
  4. 填充完成後，計算打分。

內容相關性填充評分矩陣

Learning Collaborative Information Filters

  1. 將cf方法看做分類問題
  2. 使用svd的方法，分解矩陣

Combining Usage content structrue data to improve web site recommendation

冷啟動

Methods and Metrics for cold-start recommendations

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