机译:在基于矩阵分解的推荐系统中识别代表性用户:解决无内容新项目冷启动问题的应用
Univ Lorraine LORIA, Campus Sci, F-54506 Vandoeuvre Les Nancy, France|Natl Tech Univ Ukraine, Kyiv Polytech Inst, Kiev, Ukraine;
Univ Lorraine LORIA, Campus Sci, F-54506 Vandoeuvre Les Nancy, France;
Univ Lorraine LORIA, Campus Sci, F-54506 Vandoeuvre Les Nancy, France;
Natl Tech Univ Ukraine, Kyiv Polytech Inst, Kiev, Ukraine;
Recommender systems; Matrix factorization; Features interpretation; Cold-start problem;
机译:Meta-User2VEC模型用于在推荐系统中寻址用户和项目冷启动问题
机译:通过新的相似性模型提高推荐系统在冷启动用户和有争议的项目上的性能
机译:使用信任和类型来解决冷启动问题的项目项目协作过滤推荐系统
机译:可以在基于矩阵分解的推荐系统中将潜在功能解释为用户吗?
机译:矩阵结构化数据的分类和预测及其在推荐系统中的应用,确定反社会和僵尸网络
机译:促进推荐系统中的冷启动项
机译:Meta-User2VEC模型用于在推荐系统中寻址用户和项目冷启动问题