Low-rank Matrix Factorization (MF) metoder ger en av de enklaste och mest effektiva metoder för samarbete filtrering. Detta dokument är det första som undersöker problemet med att effektivt ta fram rekommendationer inom ramen för den fleråriga budgetramen. Vi minskar hämtningen i en MF-modell till en till synes enkel uppgift att hitta den maximala dot-produkten för användaren vektor över uppsättningen objektvektorer. Men såvitt vi vet har problemet med att effektivt hitta den maximala dot-produkten i det allmänna fallet aldrig studerats. I detta syfte föreslår vi två tekniker för effektiv sökning -(i) Vi indexerar objektvektorerna i ett binärt rumsligt partitionerande metriska träd och använder en enkel gren-och-bundet algoritm med ett nytt begränsande schema för att effektivt få exakta lösningar. (ii) Vi använder sfärisk klusterbildning för att indexera användarna på grundval av deras preferenser och pre-complete rekommendationer endast för den representativa användaren av varje kluster för att få extremt effektiva ungefärliga lösningar. Vi får ett teoretiskt fel bundet som bestämmer kvaliteten på ett ungefärligt resultat och använder det för att kontrollera approximationen. Båda dessa enkla tekniker är ganska oberoende av varandra och kombineras därför enkelt för att ytterligare förbättra rekommendationernas hämtningseffektivitet. Vi utvärderar våra algoritmer på verkliga samarbetsfiltrering dataset, visar mer än ×7 speedup (med avseende på naiv linjär sökning) för den exakta lösningen och över ×250 speedup för ungefärliga lösningar genom att kombinera båda teknikerna.
Slutligen, Koenigstein m.fl. REF introducerar två metoder för indexering av Matrix Faktoriseringsmodeller: i) indexering av objekt med metriska träd, och ii) klustererande användare med sfärisk klustring.
Efficient retrieval of recommendations in a matrix factorization framework
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}