Abstrakt. Rekommendationssystem tillämpas för att anpassa och anpassa webbmiljön. Vi h a ve d v eloped ett rekommendationssystem, kallas Yoda, som är utformad för att stödja storskaliga webbaserade program som kräver mycket noggranna rekommendationer i realtid. Med Yoda, vi n troduce en hybrid approach t h a t c o m bines cooperation ltering (CF) och innehållsbaserade frågor för att uppnå högre noggrannhet. Y oda är uppbyggd som en tonfiskbar modell som är utbildad o-line och anställd för realtid rekommendation on-line. Den on-line process bene ts från en optimerad aggregation funktion med låg komplexitet som tillåter realtid viktad aggregation av den mjuka klassi katjon av aktiva användare till prede ner rekommendationsuppsättningar. Utjämning på lokaliserad distribution av de rekommenderade objekten, är samma aggregation funktion ytterligare optimerad för o-line processen för att minska tids komplexiteten i att bygga pre-de ned rekommendation uppsättningar av modellen. Till m a k e o-line processen skalbar dessutom föreslår vi en ltering mekanism, FLSH, som utökar Locality Sensitive Hashing teknik genom att införliva en n o vel avståndsmått som satis es specific c krav i vår tillämpning. Våra end-to-end experiment visar medan Yodas komplexitet är låg och förblir konstant när antalet användare och / eller objekt växer, dess noggrannhet överträffar den grundläggande närmaste granne metoden med en bred marginal (i de flesta fall mer än 100%).
I Yoda är rekommendationssystemet utformat för att stödja storskaliga webbaserade applikationer som kräver mycket noggranna rekommendationer i realtid REF ).
Yoda: An Accurate and Scalable Web-Based Recommendation System
{'venue': 'CoopIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}