摘要
随着计算机和移动互联网的发展,信息的数量也以指数级的规模增长,面对这种海量数据,推荐系统应运而生。推荐系统通过分析用户的兴趣爱好,为用户提供了个性化的推荐服务,但是对于新用户、新物品和新系统,推荐系统并不能做出合理的推荐,容易产生冷启动问题。本文先分析了产生冷启动问题的原因,然后提出了一系列的方法来解决各种冷启动的问题。
Introduces the cold-start problem in recommendation systems, then summarize several algorithms which are used for addressing the cold- start problem. In order to facilitate users to choose the right algorithm to tackle the cold-start problem, it compares the performance and respective advantage and disadvantage of different algorithms.
作者
刘畅
王玉龙
LIU Chang;WANG Yulong
出处
《电信网技术》
2017年第1期65-68,共4页
Telecommunications Network Technology
关键词
推荐系统
冷启动
协同过滤
recommendation system
cold start
collaborative filtering
