一种电影推荐模型:解决冷启动问题

摘要

推荐系统数据库的评分数据稀少,对电影推荐的质量有所限制.为解决这个问题,提出一种同时将用户和电影元数据纳入改进的隐语义模型的模型.构造用户元数据-分类矩阵与电影元数据-分类矩阵,将分类域与隐因子空间进行映射,以此获取新用户与新电影的隐因子,进行推荐.实验结果表明,这种模型在提高预测准确率的同时,有效地解决了冷启动问题.