多领域场景下的推荐系统：面向定制化、可扩展性与实时性能的适配
信息检索
2022-03-03 v1
摘要
在 ECIR'2022 的本次产业报告中，我们阐述了如何构建一个能够为多样化应用领域提供实时推荐的现代推荐系统。具体而言，我们展示了利用文献中流行推荐算法的系统架构，例如协同过滤、基于内容的过滤以及各类神经嵌入方法（如 Doc2Vec、Autoencoders 等）。我们通过两个真实用例展示了系统架构的适用性，即分别为（i）就业市场和（ii）创业初创公司创立领域提供推荐。我们坚信，我们在研究与产业导向场景中的经验会引起实时多领域推荐系统领域从业者的兴趣。
引用
@article{arxiv.2203.01256,
title = {Recommendations in a Multi-Domain Setting: Adapting for Customization, Scalability and Real-Time Performance},
author = {Emanuel Lacic and Dominik Kowald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.01256},
year = {2022}
}
备注
ECIR 2022 Industry Day