用户冷启动推荐中的物品选择问题
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2020-10-28 v1 机器学习
社会与信息网络
摘要
当新用户刚在网站上注册时，我们通常没有关于他/她的任何信息，即没有与物品的交互、没有用户画像、也没有与其他用户的社会关系。在这种情况下，我们仍然期望我们的推荐系统能在第一时间吸引用户，使其决定留在网站上并成为活跃用户。该问题属于新用户冷启动类别，对一家公司的发展和甚至生存都至关重要。现有的用户冷启动推荐工作要么需要额外的用户付出（例如设置访谈流程），要么利用侧信息[10]如用户人口统计、位置、社会关系等。然而，用户可能不愿意接受访谈，且冷启动用户的侧信息通常不可用。因此，我们考虑一种既无交互也无侧信息且不需要用户付出的纯冷启动场景。研究这一设定对于其他冷启动方案的初始化也很重要，例如初始化访谈的前几个问题。
引用
@article{arxiv.2010.14013,
title = {The item selection problem for user cold-start recommendation},
author = {Yitong Meng and Jie Liu and Xiao Yan and James Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14013},
year = {2020}
}