Rekommenderar system har blivit en viktig programvarukomponent i många online-företag, stödja kunder att hitta de objekt (t.ex. böcker om Amazon, filmer på Netflix, låtar på Last.fm) de är intresserade av. Nyckeln till deras framgång är graden av exakthet de uppnår: ju mer exakt de kan förutsäga hur mycket en kund kommer att njuta av en vara, desto högre vinst som verksamheten kommer att göra (t.ex. i form av fler inköp). Vid kvantifieringen av noggrannheten hos rekommenderade system har forskarnas utvärderingsmetod hittills försummat en viktig aspekt: att dessa företag växer kontinuerligt över tiden, både när det gäller användare och produkter. De datastrukturer som rekommenderas för att beräkna förutsägelser blir föråldrade och måste därför uppdateras regelbundet. Intuitivt, ju oftare datastrukturerna uppdateras, ju högre noggrannhet uppnås, men ju högre beräkningskostnader som erbjuds, på grund av den extremt stora volymen av data som hanteras. Systemadministratörer utför ofta uppdateringen med fasta tidsintervall (t.ex. veckovis, varannan vecka) i ett försök att balansera noggrannhet kontra kostnad. Vi hävdar att ett sådant tillvägagångssätt varken gynnar noggrannheten eller kostnaderna, eftersom företagen inte växer linjärt i tiden, och därmed riskerar det fasta uppdateringsintervallet att ibland vara för grovt (med negativ inverkan på noggrannheten) och vid andra tillfällen alltför finkornigt (med negativ inverkan på kostnaden). Vi förespråkar därför en självövervakning och självanpassning, där systemet övervakar sin egen tillväxt över tiden, uppskattar den förlust av noggrannhet som det skulle uthärda om en uppdatering inte genomfördes baserat på den observerade tillväxten, och dynamiskt bestämmer om nyttan med att genomföra en uppdatering (noggrannhet) uppväger dess beräkningskostnader. Med hjälp av verkliga data från webbplatsen Bibsomomi visar vi hur denna enkla teknik gör det möjligt för systemadministratörer att på ett transparent sätt balansera dessa två motstridiga krav.
I REF användes kontrollteori för att övervaka systemtillväxt och kontrollera om systemet behöver göra en uppdatering.
Dynamic updating of online recommender systems via feed-forward controllers
{'venue': "SEAMS '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}