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Algorithms and System Architecture for Immediate Personalized News…
Algorithms and System Architecture for Immediate Personalized
News Recommendations
Introdução
Aumentos contínuos no número de notícias disponíveis online dificultam a seleção daquelas que correspondem aos nossos interesses
A personalização desempenha um papel importante em vários serviços da web, como comércio o eletrónico, o streaming e as notícias
As notícias diferem do comércio eletrónico e do streaming, porque a sua vida útil é curta e as tendências e os interesses dos utilizadores mudam rapidamente
Essas diferenças criam desafios no design de algoritmos de personalização de notícias
Embora alguns estudos tenham proposto algoritmos que capturam a mudança de interesse ou popularidade do utilizador, nenhum estudo forneceu soluções para refletir e atualizar essas alterações imediatamente.
Sistema
Foca-se no imediatismo
Inclui os seguintes recursos:
Filtragem colaborativa baseada em cluster (CF), usando a taxa de cliques (CTR)
Função de decaimento do tempo do utilizador (UTDF)
Arquitetura de sistema capaz de atualizar e refletir as alterações imediatamente
Método que funciona tanto offline e online
Componentes
Clustering and Evaluation: agrupar os modelos de utilizador e calcular a CTR
Personalized List Generation: gerar listas de notícias personalizadas instantaneamente, em resposta a solicitações de utilizadores em grande escala
User Modeling: calcular a equação e manter o modelo do utilizador atualizado
Algoritmo
3 conceitos
User Modeling
Scoring Algorithm
Time Decay Function
Permite atualizar os recursos do utilizador em tempo real
Como o valor das notícias diminui à medida o tempo passa, é adotada uma UTDF que diminui as pontuações juntamente com o último tempo de acesso do utilizador
Além disso, para refletir essas alterações capturadas e produzir uma recomendação, o algoritmo de pontuação formula uma operação de matriz com uma arquitetura de sistema escalável
O sistema de recomendação é capaz de gerar uma recomendação imediata.