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1. (WO2017178870) SYSTEM AND METHOD FOR CLIENT-SIDE MODEL TRAINING IN RECOMMENDER SYSTEMS
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Pub. No.: WO/2017/178870 International Application No.: PCT/IB2016/052184
Publication Date: 19.10.2017 International Filing Date: 15.04.2016
IPC:
G06Q 30/06 (2012.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
Q
DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
30
Commerce, e.g. shopping or e-commerce
06
Buying, selling or leasing transactions
Applicants: TELEFONAKTIEBOLAGET LM ERICSSON (PUBL)[SE/SE]; SE-164 83 Stockholm, SE
Inventors: FELLER, Eugen; US
FORGEAT, Julien; US
Agent: DE VOS, Daniel M.; US
Priority Data:
Title (EN) SYSTEM AND METHOD FOR CLIENT-SIDE MODEL TRAINING IN RECOMMENDER SYSTEMS
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ DESTINÉS À L'APPRENTISSAGE DE MODÈLE CÔTÉ CLIENT DANS DES SYSTÈMES DE RECOMMANDATION
Abstract:
(EN) A method and system is implemented by a computing device functioning as a consumption device in a local recommender system. The method is for updating a local model including user preferences and content item ratings for a catalog of content items. The method to efficiently update, at the consumption device, the local model that is a subset of a model maintained by an offline recommender system. The method to compute a user latent vector as a product of a first sum and a second sum, the first sum being an inverse of a product of content item latent vectors with user ratings and corresponding transpose content item latent vectors with a regularization term added, the second sum being a product of content item latent vectors with user ratings and available user ratings, to multiply the user latent vector by the content item latent vectors to generate content item ratings, and to rank content items by the content item ratings to produce content item recommendations for a current user.
(FR) La présente invention concerne un procédé et un système mis en œuvre au moyen d'un dispositif informatique fonctionnant en tant que dispositif de consommation dans un système de recommandation local. Le procédé consiste à mettre à jour un modèle local comprenant des préférences utilisateur et des évaluations d'élément de contenu destinées à un catalogue d'éléments de contenu. Le procédé permet de mettre à jour efficacement, au niveau du dispositif de consommation, le modèle local qui est un sous-ensemble d'un modèle maintenu au moyen d'un système de recommandation hors ligne. Le procédé consiste : à calculer un vecteur latent d'utilisateur en tant qu'un produit d'une première somme et d'une seconde somme, la première somme étant un inverse d'un produit de vecteurs latents d'élément de contenu avec des évaluations d'utilisateur et des vecteurs latents d'élément de contenu de transposition correspondants avec un terme de régularisation ajouté, la seconde somme étant un produit de vecteurs latents d'élément de contenu avec des évaluations d'utilisateur et des évaluations d'utilisateur disponibles, en vue de multiplier le vecteur latent d'utilisateur au moyen de vecteurs latents d'élément de contenu en vue de générer des évaluations d'élément de contenu, et de classer les éléments de contenu au moyen des évaluations d'élément de contenu en vue de produire des recommandations d'élément de contenu destinées à un utilisateur actuel.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)