推荐系统中谁可以协同新用户？

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。