Abstract-Medan förutsägelsen noggrannheten i ett storskaligt recommender system i allmänhet kan förbättras genom att lära sig av mer och mer träningsdata över tid, är det oklart hur väl en fast prediktiv modell kan hantera den föränderliga affärsdynamiken i en verklig scenario. Justeringen av en prediktiv modell styrs av hyperparameterinställningarna för en vald algoritm. Även om problemet med hyperparameteroptimering har studerats i årtionden inom olika discipliner, adaptiviteten hos den ursprungligen valda modellen är inte så väl förstådd. I detta dokument presenteras en metod för att kontinuerligt omvälja hyperparameterinställningar av algoritmen i ett storskaligt recommender-system. I synnerhet tillämpas en automatisk hyperparameteroptimeringsteknik på samverkande filtreringsalgoritmer för att förbättra prediktionsnoggrannheten. Experiment har genomförts på en stor skala verkliga detaljhandeln dataset för att utmana traditionella antagandet att en engångs initial hyperparameter optimering är tillräcklig. Det föreslagna tillvägagångssättet har jämförts med ett grundläggande tillvägagångssätt och ett allmänt använt tillvägagångssätt med två skalbara samverkande filtreringsalgoritmer. Utvärderingarna av våra experiment bygger på ett 2-årigt dataset för inköpstransaktioner i en stor butikskedja, både dess e-handelssajt online och dess butiker offline. Det visas att kontinuerlig hyperparameteroptimering effektivt kan förbättra prediktionsnoggrannheten hos ett recommender-system. I detta dokument presenteras en ny inriktning för att förbättra prognoserna för ett storskaligt rekommendationssystem.
När det gäller de andra utmaningarna i den storskaliga rekommendationen, Chan et al. REF presenterade en metod för att kontinuerligt välja hyperparameterinställningar för algoritmen.
Continuous hyperparameter optimization for large-scale recommender systems
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Big Data', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Big Data', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}