SCOPUS
SCIE
CrowdStart: Warming up cold-start items using crowdsourcing
저자
Hong, Dong-Gyun ; Lee, Yeon-Chang ; Lee, Jongwuk ; Kim, Sang-Wook
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
-주제어
등재정보
SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
-
제공처
<P><B>Abstract</B></P> <P>The cold-start problem is one of the critical challenges in personalized recommender systems. A lot of existing work has been studied to exploit a user-item rating matrix as well as additional information for users/items, <I>e.g.</I>, user profiles, item contents, and social relationships among users. However, because existing work is primarily biased to the auxiliary information for users/items, it is difficult to identify various and reliable item neighbors that are relevant to cold-start items. To alleviate this limitation, we propose a new <I>crowd-enabled</I> framework, called <ce:sans-serif>CrowdStart</ce:sans-serif>, which is an integrated <I>human-machine</I> approach for new item recommendation. The main contributions of the <ce:sans-serif>CrowdStart</ce:sans-serif> framework are two-fold: (1) To find various and reliable item neighbors for new items, we design two-step crowdsourcing tasks that harness not only machine-only algorithms but also the knowledge of crowd workers (including a few experts and a large number of non-expert workers in a crowdsourcing platform). (2) We develop a novel hybrid model to exploit the user-item rating matrix, the content information about items, and the crowd-based item neighbors from human knowledge into new item recommendation. To evaluate the effectiveness of the <ce:sans-serif>CrowdStart</ce:sans-serif> framework, we conduct extensive experiments including both a user study and simulation tests. Through the empirical study, we found that the <ce:sans-serif>CrowdStart</ce:sans-serif> framework provides <I>relevant, diverse, reliable</I>, and <I>explainable</I> crowd-based neighbors for new items and the crowd-based neighbors are meaningful for improving the accuracy of new item recommendation. The datasets and detailed experimental results are available at https://goo.gl/1iXTUE.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> A new framework is proposed to adopt crowdsourcing to the cold-start item problem. </LI> <LI> Sophisticated user interfaces for crowdsourcing is designed. </LI> <LI> Human-machine collaboration is used to address the cold-start item problem. </LI> <LI> Real-world evaluation is conducted with about 400 workers on Amazon Mechanical Turk. </LI> <LI> The proposed framework is effective at improving the cold-start item recommendations. </LI> </UL> </P>
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