Med den snabba tillväxten av Internetinformation har vår individuella bearbetningskapacitet blivit överväldigande. Därför behöver vi verkligen recommender system för att förse oss med objekt online i realtid. I verkligheten förändras alltid en användares intresse och ett objekts popularitet över tiden. Rekommendationsstrategierna bör därför ta hänsyn till sådana förändringar. I detta dokument föreslår vi två tillvägagångssätt, det vill säga First Order Sparse Collaborative Filtering (SOCFI) och Second Order Sparse Online Collaborative Filtering (SOCFII), för att hantera användarbetygen för online-samarbetsfiltrering. Vi utför några experiment på sådana verkliga datamängder som MovieLens100K och MovieLens1M, för att utvärdera våra föreslagna metoder. Resultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt effektivt kan uppdatera rekommendationsmodellen online från en sekvens av bedömningsobservationer. Och när det gäller RMSE överträffar vårt föreslagna tillvägagångssätt andra basmetoder.
Lin m.fl. REF present First Order Sparse Collaborative Filtering (SOCFI) och Second Order Sparse Online Collaborative Filtering (SOCFII) för att hantera användarbetygen för online-samarbetsfiltrering.
Sparse Online Learning for Collaborative Filtering
{'venue': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'journal': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}