Den singular value decomposition (SVD) är grundläggande för många data modellering/mining algoritmer, men SVD algoritmer har vanligtvis kvadratisk komplexitet och kräver slumpmässig tillgång till kompletta datamängder. Detta är problematiskt i de flesta data mining inställningar. Vi beskriver en familj av sekventiella uppdateringsregler för att lägga till data till en "tunna" SVD-datamodell, revidera eller ta bort data som redan ingår i modellen, och justera modellen när datagenererande processen uppvisar icke-stationaritet. Vi utnyttjar också SVD för att uppskatta det mest sannolika slutförandet av ofullständiga data. Vi använder dessa metoder för att modellera dataströmmar som beskriver tabeller över konsument-/produktbetyg, där fragment av rader och kolumner anländer i slumpmässig ordning och enskilda tabellposter godtyckligt läggs till, revideras eller dras tillbaka när som helst. Dessa rent online-regler har mycket låg tids komplexitet och kräver en dataflödescache som inte är större än en enda användares betyg. Vi demonstrerar detta system i en interaktiv grafisk film rekommenderare som förutspår och visar betyg/rankningar av tusentals filmtitlar i realtid som en användare justerar betyg på en liten godtycklig uppsättning av sondfilmer. Systemet "lär" som det används genom att revidera SVD som svar på användarbetyg. Användare kan asynkront gå med, lägga till betyg, lägga till filmer, revidera betyg, få rekommendationer och ta bort sig själva från modellen. Detta verk får inte kopieras eller reproduceras helt eller delvis för något kommersiellt ändamål. Tillstånd att kopiera helt eller delvis utan betalning av avgift beviljas för ideella utbildnings- och forskningsändamål förutsatt att alla sådana hela eller partiella kopior omfattar följande: ett meddelande om att sådan kopiering är med tillstånd av Mitsubishi Electric Information Technology Center America; ett erkännande av upphovsmännen och enskilda bidrag till verket; och alla tillämpliga delar av upphovsrättsmeddelandet. Kopiering, reproduktion eller återutgivning för något annat ändamål ska kräva licens med betalning av avgift till Mitsubishi Electric Information Technology Center America. Alla rättigheter förbehållna.  Matthew Brand * Den singular value decomposition (SVD) är grundläggande för många data modellering/mining algoritmer, men SVD algoritmer har vanligtvis kvadratisk komplexitet och kräver slumpmässig tillgång till kompletta datamängder. Detta är problematiskt i de flesta data mining inställningar. Vi beskriver en familj av sekventiella uppdateringsregler för att lägga till data till en "tunna" SVD-datamodell, revidera eller ta bort data som redan ingår i modellen, och justera modellen när datagenererande processen uppvisar icke-stationaritet. Vi utnyttjar också SVD för att uppskatta det mest sannolika slutförandet av ofullständiga data. Vi använder dessa metoder för att modellera dataströmmar som beskriver tabeller av konsument×produkt betyg, där fragment av rader och kolumner anländer i slumpmässig ordning och enskilda tabellposter godtyckligt läggs till, revideras, eller dras tillbaka när som helst. Dessa rent online-regler har mycket låg tids komplexitet och kräver en dataflödescache som inte är större än en enda användares betyg. Vi demonstrerar detta system i en interaktiv grafisk film rekommenderare som förutspår och visar betyg/rankningar av tusentals filmtitlar i realtid som en användare justerar betyg på en liten godtycklig uppsättning av sondfilmer. Systemet "lär" som det används genom att revidera SVD som svar på användarbetyg. Användare kan asynkront gå med, lägga till betyg, lägga till filmer, revidera betyg, få rekommendationer och ta bort sig själva från modellen.
I REF föreslog Brand uppdateringsregler för att lägga till data till en "liten" SVD-datamodell, som används för att uppdatera nya data i de lätta recommender-systemen.
Fast Online SVD Revisions for Lightweight Recommender Systems
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}