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Empfehlungssysteme funktionieren bei Benutzern, für die sie mehr Informationen haben, deutlich besser. Dies führt zu einem Problem, neue Benutzer eines Systems zufrieden zu stellen. Das Problem ist umso akuter, da einige dieser schwer zu profilierenden neuen Benutzer das ungewohnte System nach seiner Fähigkeit beurteilen, ihnen sofort zufriedenstellende Empfehlungen zu bieten, und möglicherweise am schnellsten das System aufgeben, wenn sie enttäuscht sind. Eine schnelle Profilerstellung neuer Benutzer wird oft durch einen Bootstrapping-Prozess erreicht – eine Art erstes Interview – das die Benutzer dazu anregt, ihre Meinungen zu bestimmten sorgfältig ausgewählten Artikeln oder Kategorien zu äußern. Diese Arbeit bietet eine neue Bootstrapping-Methode, die auf einem konkreten Optimierungsziel basiert und somit in unseren Tests bekannte Ansätze deutlich übertrifft.
Golbandi et al. (Tue,) haben diese Frage untersucht.
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