基于Baseline SVD主动学习算法的推荐系统

• 作者: 季芸 胡雪蕾
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 推荐系统 主动学习 Baseline SVD 样例选择
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TN915.03-34
• 语种: 中文

摘要

推荐系统是一种解决信息过载的新型技术，为了解决推荐系统中新用户带来的冷启动问题，提出一种基于主动学习的推荐系统。主动学习方法能有效减少需要标记的样本数量，快速建立模型，在此选择将主动学习方法和Baseline SVD推荐算法结合起来，通过记录模型训练得到的预估评价的改变程度，认为改变最大的样例即是最具有信息量的样例，供新用户标记，并重新训练模型。通过与其他选择策略进行实验比较，证实了该方法确实有效解决了新用户带来的冷启动问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡雪蕾		11	149	6.0	11.0
3	季芸		2	8	2.0	2.0