Vi undersöker användningen av dimensionalitetsminskning för att förbättra prestandan för en ny klass av dataanalysprogram som kallas "recommender systems". Rekommenderar system tillämpar kunskap upptäckt tekniker på problemet med att göra produktrekommendationer under en levande kundinteraktion. Dessa system uppnår nu en omfattande framgång inom e-handeln, särskilt i och med införandet av Internet. Den enorma tillväxten av kunder och produkter innebär tre viktiga utmaningar för recommender-system inom e-handelsområdet. Dessa är: producera högkvalitativa rekommendationer, utföra många rekommendationer per sekund för miljontals kunder och produkter, och uppnå hög täckning inför data sparsamhet. En framgångsrik recommender systemteknik är samarbetsfiltrering, som fungerar genom att matcha kundernas preferenser till andra kunder för att ge rekommendationer. Samverkansfiltrering har visat sig ge rekommendationer av hög kvalitet, men prestandan försämras med antalet kunder och produkter. Det behövs ny teknik för att rekommendera system som snabbt kan ge rekommendationer av hög kvalitet, även vid mycket stora problem. I denna uppsats presenteras två olika experiment där vi har utforskat en teknik som kallas Singular Value Decomposition (SVD) för att minska dimensionaliteten hos recommender systemdatabaser. Varje experiment jämför kvaliteten på ett recommender-system med SVD med kvaliteten på ett recommender-system med hjälp av samarbetsfiltrering. I det första försöket jämförs effektiviteten hos de två rekommenderade systemen för att förutsäga konsumenternas preferenser baserat på en databas med explicita produktklassificeringar. I det andra experimentet jämförs effektiviteten hos de två recommender-systemen för att producera Top-N-listor baserat på en verklig kundköpsdatabas från en E-handelsplats. Vår erfarenhet tyder på att SVD har potential att möta många av de utmaningar som rekommenderas system, under vissa förhållanden.
Sarwar et al., publicerade en artikel om tillämpningen av singular value decomposition algoritm till utformningen av rekommendationssystemet i 2000 REF.
Application of Dimensionality Reduction in Recommender System -- A Case Study
{'venue': 'IN ACM WEBKDD WORKSHOP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}