Syftet med ett webbaserat recommender-system är att ge sina användare mycket exakta och aktuella rekommendationer, och i praktiken kommer den att hoppas kunna behålla sina användare över tid. Detta medför dock unika utmaningar. För att uppnå komplexa mål som att hålla den rekommenderade modellen uppdaterad över tid, måste vi överväga ett antal externa krav. Generellt uppstår dessa krav på grund av systemets fysiska natur, t.ex. de tillgängliga beräkningsresurserna. I idealfallet skulle vi vilja utforma ett system som inte avviker från det nödvändiga resultatet. Modellering av ett sådant system över tid kräver att beskriva den interna dynamiken som en kombination av den underliggande recommender modellen och dess användares beteende. Vi föreslår att lösa detta problem genom att tillämpa principerna för modern kontrollteori – en kraftfull uppsättning verktyg för att hantera dynamiska system – för att konstruera och underhålla ett stabilt och robust recommender-system för dynamiskt föränderliga miljöer. I synnerhet inför vi en designprincip genom att fokusera på det dynamiska förhållandet mellan rekommendationssystemets prestanda och antalet nya träningsprover som systemet kräver. Detta gör det möjligt för oss att automatisera kontrollen av andra externa faktorer såsom systemets uppdateringsfrekvens. Vi visar att genom att använda en Proportional-Integral-Derivative controller, ett recommender system kan automatiskt och korrekt uppskatta den nödvändiga inputen för att hålla utgången nära en fördefinierad krav. Våra experiment på standarddata visar att genom att använda en återkopplingsslinga mellan systemprestanda och utbildning kan avvägningen mellan systemets effektivitet och effektivitet upprätthållas väl. Vi avslutar med att diskutera den utbredda tillämpligheten av vår strategi för en mängd olika scenarier som rekommenderar system står inför.
Web-baserade recommender systems REF har använt styrteori.
Using Control Theory for Stable and Efficient Recommender Systems
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}