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【2h】

Improving the Recommendation Accuracy for Cold Start Users in Trust-Based Recommender Systems

机译：在基于信任的推荐系统中提高冷启动用户的建议准确性

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作者
Abdelghani Bellaachia; Deema Alathel;
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年度 2016
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1. An app usage recommender system: improving prediction accuracy for both warm and cold start users [J] . Han Di, Li Jianqing, Li Wenting, Multimedia Systems . 2019,第6期

机译：应用程序使用推荐系统：提高热启动和冷启动用户的预测准确性
2. Improving recommender systems' performance on cold-start users and controversial items by a new similarity model [J] . Masoud Mansoury, Mehdi Shajari International journal of web information systems . 2016,第2期

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
3. Meta-User2Vec model for addressing the user and item cold-start problem in recommender systems [J] . Joanna Misztal-Radecka, Bipin Indurkhya, Aleksander Smywihski-Pohl User modeling and user-adapted interaction . 2021,第2期

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
4. RSOL: A Trust-Based Recommender System with an Opinion Leadership Measurement for Cold Start Users [C] . Jiun-Yuan Wang, Hung-Yu Kao . 2013

机译：RSOL：基于信任的推荐系统，具有针对冷启动用户的意见领袖评估
5. Enhancing User Experience with Recommender Systems Beyond Prediction Accuracies. [D] . Nguyen, Tien Tran Tu Quynh. 2016

机译：超越预测准确性，使用推荐系统增强用户体验。
6. Promoting Cold-Start Items in Recommender Systems [O] . Jin-Hu Liu, Tao Zhou, Zi-Ke Zhang, -1

机译：促进推荐系统中的冷启动项
7. Meta-User2Vec model for addressing the user and item cold-start problem in recommender systems [O] . Joanna Misztal-Radecka, Bipin Indurkhya, Aleksander Smywiński-Pohl 2020

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