%A 张莉,余磊 %T 推荐系统中谁可以协同新用户? %0 Journal Article %D 2015 %J 计算机科学 %R %P 80-82 %V 42 %N Z11 %U {https://www.jsjkx.com/CN/abstract/article_2545.shtml} %8 2018-11-14 %X 协同过滤作为被成功应用于推荐系统的技术之一,得到了各领域学者的关注。然而随着网络平台新用户和项目的不断增加,协同推荐面临严重的“冷启动”问题的挑战。首先基于用户流行度和长尾分布建立用户推荐能力的度量方法,然后利用用户推荐能力筛选出一个用于推荐的全局核心用户子集,来解决推荐系统的“冷启动”问题。实验结果显示,将构建的全局核心用户集合用于协同推荐,在不降低推荐效果的基础上,可显著降低寻找相似用户的时间复杂度,因而可以将其用于解决推荐实时性问题。