上下文感知推荐模型解决冷启动问题的研究

"本文提出了一种解决冷启动问题的上下文感知推荐方法，通过张量分解和贝叶斯个性化排序来挖掘用户和项目在不同上下文情境下的潜在偏好，并利用新用户和新项目的上下文信息缓解冷启动问题。该模型在MovieLens-100k数据集上的NDCG评测中优于传统贝叶斯个性化推荐模型。" 在推荐系统领域，冷启动问题一直是一个挑战，尤其是在缺乏用户历史行为数据或新用户、新项目出现时。传统的推荐算法，如基于协同过滤的方法，依赖于大量的用户行为数据来预测用户的喜好，这在新环境或新用户进入时会遇到困难。为了解决这一问题，本文提出的上下文感知推荐方法利用了丰富的上下文信息，这包括但不限于时间、地点、用户的情绪状态等，这些信息可以帮助更准确地理解用户在特定情境下的偏好。 文章采用了张量分解技术，这是一种多维数据的分解方法，可以揭示用户、项目和上下文之间的复杂关系。张量分解允许模型探索用户和项目在不同上下文中的潜在特性，从而构建更精细的用户和项目表示。此外，通过贝叶斯个性化排序学习，该模型能够学习到用户的个性化偏好，并用于生成TopN推荐列表，这是推荐系统中的常见任务，旨在找出最可能被用户喜欢的前N个项目。 为了解决冷启动问题，该方法借鉴了协同过滤的思想，但不是依赖用户的历史行为，而是利用新用户和新项目的上下文信息找到最相似的已知用户或项目。通过计算相似度，可以估算新用户和新项目的隐式特征向量，这些向量可以帮助生成初步的推荐，从而缓解因数据不足带来的推荐难题。 实验结果显示，该上下文感知推荐模型在MovieLens-100k数据集上相对于传统的贝叶斯个性化推荐模型有显著的性能提升，NDCG（归一化 Discounted Cumulative Gain）指标提高了10%，表明这种方法在处理冷启动问题时更加有效。 关键词涉及的计算机科学技术、上下文感知推荐、张量分解和贝叶斯个性化排序都是推荐系统研究中的关键技术和方法。通过这些技术的结合，推荐系统能够更好地适应动态的用户环境，提高推荐的准确性和新颖性，对于改善用户体验和推荐系统的实用性具有重要意义。