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Resolving Cold Start Problem Using User Demographics and Machine Learning Techniques for Movie Recommender Systems

机译：使用用户人口统计数据和机器学习技术解决电影推荐系统的冷启动问题

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Sahil Motadoo;
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1. Information theoretic approach for cold start users with diversity improvement technique for semantic recommender system [J] . Nidhi Kushwaha, O.P. Vyas International journal of metadata, semantics and ontologies . 2015,第4期

机译：基于语义推荐系统多样性改进技术的冷启动用户信息理论方法
2. 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
3. Identifying representative users in matrix factorization-based recommender systems: application to solving the content-less new item cold-start problem [J] . Aleksandrova Marharyta, Brun Armelle, Boyer Anne, Journal of Intelligent Information Systems . 2017,第2期

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
4. An Efficient Cold Start Solution for Recommender Systems Based on Machine Learning and User Interests [C] . Bilal Hawashin, Shadi Alzubi, Ala Mughaid, International Conference on Software Defined Systems . 2020

机译：基于机器学习和用户兴趣的推荐系统高效冷启动解决方案
5. Efficiency in Machine Learning with Focus on Deep Learning and Recommender Systems [D] . Nesky, Amy. 2020

机译：机器学习效率，专注于深度学习和推荐系统
6. Is Demography Destiny? Application of Machine Learning Techniques to Accurately Predict Population Health Outcomes from a Minimal Demographic Dataset [O] . Wei Luo, Thin Nguyen, Melanie Nichols, -1

机译：人口统计学是命运吗？机器学习技术在最小人口统计数据集中准确预测人口健康结果的应用
7. Exploiting Past Users’ Interests and Predictions in an Active Learning Method for Dealing with Cold Start in Recommender Systems [O] . Manuel Pozo, Raja Chiky, Farid Meziane, 2018

机译：利用过去的用户的兴趣和预测，以便在推荐系统中处理冷启动的活动学习方法

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