个性化推荐系统冷启动问题研究综述

摘要

为帮助用户迅速获取有价值的信息,个性化推荐系统应用而生。但是无论是协同过滤或者备受关注的深度学习技术,都依赖用户和项目的交互数据。当新项目或新用户加入系统则会因为缺少行为信息而无法做出推荐,这就是推荐系统的冷启动。冷启动伴随着推荐系统的整个周期,影响着推荐系统的准确性和可用性。本文分析了冷启动问题产生的原因,对现阶段针对冷启动问题提出的缓解方法加以分类概述,并列举出部分算法。