Den sociala webben etableras framgångsrikt och växer stadigt när det gäller användare, innehåll och tjänster. Människor genererar och konsumerar data i realtid inom sociala nätverkstjänster, som t.ex. Twitter, och förlitar sig i allt högre grad på kontinuerliga flöden av meddelanden för tillgång i realtid till ny kunskap om aktuella frågor. I denna uppsats fokuserar vi på att analysera sociala strömmar i realtid för personlig ämnesrekommendation och upptäckt. Vi anser samarbetsfiltrering som ett online ranking problem och presentera Stream Ranking Matrix Factorization -RMFX -, som använder en pairwise strategi för matris factorization för att optimera den personliga rangordningen av ämnen. Vår nya metod följer en selektiv provtagningsstrategi för att utföra online-modelluppdateringar baserade på aktiva inlärningsprinciper, som nära simulerar uppgiften att identifiera relevanta objekt från en pool av mestadels ointressanta. RMFX är särskilt lämplig för storskaliga applikationer och experiment på 476 miljoner Twitter tweets dataset visar att vår online-strategi till stor del överträffar rekommendationer baserade på Twitters globala trend, och den kan också leverera mycket konkurrenskraftiga Top-N rekommendationer snabbare samtidigt som den använder mindre utrymme än Weighted Regularized Matrix Factorization (WRMF), en toppmodern matris factorization teknik för Collaborative Filtering, visar effektiviteten i vår strategi.
Diaz-Aviles m.fl. REF beskriver en algoritm för realtidsrekommendationer som kallas Stream-Ranking Matrix Factorization (RMFX) i samband med rekommendationer för sociala medier.
Real-time top-n recommendation in social streams
{'venue': "RecSys '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}