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GroupLens Research Group/Army HPC Research Center
Department of Computer Science and Engineering
University of Minnesota, Minneapolis, MN 55455
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INTRODUCTION

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WWW10, May 1-5, 2001, Hong Kong.
ACM 1-58113-348-0/01/0005.

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1.2 Contributions

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1.3 Organization

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2. COLLABORATIVE FILTERING BASEDRECOMMENDER SYSTEMS±  |}²G² 8,³; K´ a ²G&)*F!]_!0:<-%87O :9;(-<_7G>!)u@ 7!:3J(-<Q,`7K0)*&78
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Overview of the Collaborative Filtering Process

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Challenges of User-based Collaborative Filtering Algorithms

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Prediction
Recommendation

Active user

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list of items for theactive user

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3.

ITEM-BASED COLLABORATIVE FILTERING ALGORITHM

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3.1.2

Correlation-based Similarity

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3.1 Item Similarity Computation

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3.1.1

Cosine-based Similarity0

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3.1.3

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Item-item similarity is computed bylooking into co-rated items only. In
case of items i and j the similarity s i,j iscomputed by looking into them. Note:each of these co-rated pairs are
obtained from different users, in thisexample they come from users
1, u
and m-1.

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3.2.2

Regression

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4.1 Data set

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4.2 Evaluation Metrics

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4.3.1

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4.2.1

Effect of Similarity Algorithms

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Relative performance of different similarity
measures

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¶¶

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0.84
0.82
0.8
0.78
0.76
0.74
0.72
0.7
0.68
0.66

¶¶ ¶

Adjusted cosine" ¹¸3%N] \·Pure cosine

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Correlation

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Sensitivity of Training/Test RatioN

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_

v

4.3.3

Experiments with neighborhood size

4.3.4

Quality Experimentst

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»
»

0.751

»

0.741

¼

0.5

»

»

0.6

0.7

»

0.8

»

0.736

0.9

No. of Neighbors

Train/test ratio, x
itm-itm

200

0.4

»

150

0.3

»

175

0.2

»

125

»

90

0.73

100

0.75

»

80

»

0.77

0.746

70

»

0.79

60

»

MAE

MAE

0.81

50

»

0.83

30

»

0.85

40

»

0.87

10

»

ºx

20

»

Sensitivity of the parameter

itm-itm

itm-reg

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4.3.5 Performance Resultsé ÏfÀoÂ=ÊÐËÌÉîJ¿ × ÈNÀoËÅ À3ÀoËÌÂ«¿ÁÀoÂ0Ã¹ÄmÒÅ.ÐÂ0ÓtÅ.ÇÔÈ)É Êo¿ÔÀoËRÃÎRÊoÉÕB¿kÓRÂ0Ð3Ò"Â=ÀÄ ÀoÅ ËÌÂtÓýÂ ÎÌ× ¿ÔÀo1ç ¿ÁrÂÊoÂtÓýÎDÊoÒ"ÉQÂ0ç0ÐùÂ07À ÐÐwÏfÉ.ÏÉ ÊNÊ¹ÀoËRÎRÊoÊoÂ0Â0Â'ÓR¿ÔÓDç=Ào¿ S¿ÔÉ Â=ÊoÂ È)× ÂÀ  Â=ÊÕ)ÅÅ ÀoÇÔ¿kÍÌÉ Â0Ð â~Ö ûýÀÊÅ.ÂÑ¿ × Êo¿ Â0× Î"HÈ Â0GÅ ÀoÀoÂ0ÂÐùÓ À
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ÀoËRÂ¿ÁÀoÂ0Ã × × Â=¿kÈ.ËBÒ"É.ÊoËÌÉQÉB× ÓSât÷ËR× ¿kÐPÎRÊoÂ0ç0É.ÃÑÎÌÍDÀÅ Ào¿ÔÉ × É Ï7ÀoËRÂ(ÃÑÉBÓDÂ0× Ç Ò"Å ÊoÂ=ÂPÀÀoÓDÂ=ÊÊPÅ Å.ÐùÀoÐN¿kçPîÅÂ'À¿ × ÀoËRç=ÊoÂÂ0Ò"Å.ÐÂ=Â'È)¿ Ào×ÌËÌ× Â'¿ × ÃÑÈRåDÉBÒÌÓRÍDÂ0Ç3ÀÐÈ ¿ÔÊÙ0Å)ÂúÓDÅ Í× Å.Ó_ÇÔÇÁòÀoËRÐÂ'ÇÔÉ¿kîaÃÑÓRÎDÉÊoÉî Õr× Â0ÃÑÅ ÐÂ × îÀoÂ Ð
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ÊoÂ=ÐÎ"É × ÐÂtÀo¿ÔÃÑÂtÅ × ÓÀoËDÊoÉ)ÍRÈ)ËÌÎRÍRÀâÏÍRÇÔÇR¿ÁÀoÂ0Ã¹Äm¿ÁÀoÂ0ÃÐçËÌÂ0× ÃÑÂ7ÎRÊoÉÕB¿kÓRÂÓÅ ×Ñèéê É ÏSÝDà ë.á)ë.ÛBåBÒÌÍR×$À´èÍÌÐéP¿ × ê ÈÅÃÑÉBÓRÂ=ÇÐ¿ÔÙ0ÂÉ.ÏNÉ é ÇÁò± ö)æQå îÂÑîÂ5ÊoÂ9Å × ÒÌÇÔÂÑÀoÉ~Å.çËÌ¿ÔÂ0ÕrÂÅ ×.
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Å.ÇÔÍÌÂ_É.ÏtÝBà á.ïQöQâ À Ú ÝDà á¨ÀoËRÂ0ÐÂ ÍRÃúÒ"Â=ÊoÐÅ ÊoÂÂ=ÕrÂ ÃÑÉ.ÊoÂ
4.4 Sensitivity of the Model Size÷× 3ÉtÂ=äDÎ"Â=Êo¿ÔÃÑÂ × ÀÅ.ÇÔÇÁò¹ÓDÂ=ÀoÂ=ÊoÃÑ¿ × Â×ÀoËRÂ¦¿kÃÑÎÌÅ.ç=À«É ÏÀoËRÂJÃÑÉBÓRÂ0ÇDÐ¿ÔÙ0Â Å.ÎRÎ"ÂÅ.ÇÔ¿ × × "È K;ÏfÉ.ÊtÀoËRÂ(ÏfÍÌÇÔÇ ¿ÁÀoÂ0Ã¹× Äm¿ÔÀoÂ=ÃÆîÂúËÌÅ)ÓßÅ ×\èéê É ÏÝB× à ë)ö ×ó
É× ÀoËRÂ QÍÅ ÇÔ¿ÔÀ,ò±É.ÏÀoËÌÂÎRÊoÂÓD¿kç5Ào¿kÉ å7îÂÐÂ0ÇÔÂ0ç5Ào¿kÕ)Â0ÇÁò±Õ)ÅÊo¿k×Â0Ó±ÀoËRÂ ÒÌèÍDéPÀ¦ê ÍÌÐ¿ È¹ÅÃÑÉBÓDÂ0× ÇSÐ¿ÔÙ0Âv×É.Ï´É ÇÁò_ö.æ(îÂPîÂ=ÊoÂtÅ ÒÌÇÔÂvÀoÉúèÉ.ÒRéPÀÅ.ê ¿ ÅÍRÃúÒ"Â=Ê7É.Ï¿ÔÀoÂ=ÃÑÐ7ÀoÉ(Ò"ÂPÍÌÐÂ0ÓÑÏfÉ.ÊJÐ¿ÔÃÑ¿ÔÇkÅ Êo¿ÁÀcòç0É.ÃÑÎÌÍDÀÅ Ào¿ÔÉ ÏfÊoÉ.ÃÉ Ï¦ÝDà ë.æ ïRå´Å Ó~ÍRÐ¿ È_Å_ÃÑÉBÓRÂ=Ç´Ð¿ÔÙ0Â¹É.Ïæ.ÝÀoËÌÂî¦Å Ðö.æJÀoÉv× ö.Ý)ÝN¿ × × Å × ¿ × ç5ÊoÂ0ÃÑÂ × À´É ÏSö)æQâ é ÃÑÉBÓRÂ0ÇrÐ¿ÔÙ0ÂÉ.Ï DÃÑÂÅ × ÐÀoËÅÀ ÝDà ë Û)áDLâ I × É.ÀoËÌÂ5ÊPîÉ ÊÓRÐ0å3Å À  ÚÝDà áîÂ(îÂ=ÊoÂîJ¿ÁÀoËR¿ × ð × ó M Å × × Ó
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Sensitivity of the model size
(at selected train/test ratio)

0.84

MAE

0.82
0.8

0.78
0.76
0.74
0.72

25

50

75

100

125

150

175

Model size

x=0.3

x=0.5

x=0.8

200

item-item

Q0.84

Q0.745
Q0.74

MAE

MAE

Q0.755Q0.75

Item-item vs. User-user at Selected
Neighborhood Sizes (at x=0.8)

Q0.735
Q0.73

Item-item vs. User-user at Selected
Density Levels (at No. of Nbr = 30)

Q0.82
Q0.8
Q0.78
Q0.76
Q0.74

Q0.725

10

R20

S60

T90

UNo. of neighbors

user-user
item-item-regression

125

R200

item-item
nonpers

Q0.72

Q0.2

Q

Q

0.5
0.8
Train/test ratio, x

user-user
item-item-regression

Q0.9

item-item
nonpers4 "!>V($XWY2%6>Z+@A[\*;2)]243^Z+"!9+ B -,/2)`_aa@4:\-10E243'bced[fhgibecd[fj@4)+9lkam d[nogikam d[n B 2:\:/@A?C24"@A-,/.!  :/-;!D ) p@4:A24[-,5F6* qLrs!
9 ÝDà ðq
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4.4.1

Impact of the model size on run-time and throughputv ¿ÔÕrÂ × ÀoËRÂ BÍÌÅ.ÇÔ¿ÁÀcò$É ÏNÎRÊoÂÓD¿kç5Ào¿kÉ × ¿kÐÊoÂÅ.ÐÉ × Å.ÒRÇÁò±È)ÉQÉBÓ$îJ¿ÔÀoËÐÃÅ ÇÔÇÃÑÉBÓRÂ=ÇÐ¿ÔÙ0Â.åÌîÂtÏfÉQç0ÍÌÐNÉ × ÀoËRÂPÊoÍ × ÄFÀo¿kÃÑÂPÅ × Ó_ÀoËRÊoÉ.ÍÌ× È)ËRÎÌÍDÀ
É Ï¦ÀoËÌÂÑÐùòD× ÐùÀoÂ0ÃâûýÂ¹ÊoÂ=× ç0É.ÊÓDÂÓ\ÀoËÌÂ¹Ào¿ÔÃÑÂú× Êo;Â BÍR¿ÁÊoÂÓ\ÀoÉÈ.Â Â=Ê× ÅÀoÂÎDÊoÂÓR¿Ôç=Ào¿ÔÉ Ð9ÏfÉ.ÊÀo× ËRÂ\Â Ào¿ÁÊoÂ~ÀoÂ0ÐùÀßÐÂ=ÀÅ ÓaÎRÇkÉ ÀÀoÂÓyÀoËÌ× Â0ÃK¿ ÅçËÅÊÀPîJ× ¿ÁÀoË¨Õ)ÅÊòR¿ ÈÑÃÑÉBÓRÂ0Ç´Ð¿ÔÙ0Â.âvûýÂ'ÎÌÇÔÉ ÀÀoÂÓÀoËÌÂ'ÊoÍ Ào¿ÔÃÑÂúÅÀÓD¿ S Â=ÊoÂ À Õ.Å.ÇÔÍÌÂ=Ð0âNã´¿kÈ.ÍRÊoÂá¹ÐËÌÉîJÐÀoËRÂ'ÎÌÇÔÉ.Àxâ wPÉ ÀoÂ'ËÌÂ=ÊoÂt× ÀoËÅÀÅÀ Ú ÝBà ö)æ~ÀoËRÂ_îJËRÉ)ÇÔÂÐùòDÐùÀoÂ0ÃIËÅ.ÐÀoÉ\Ã[Å rÂ_ÎDÊoÂÓR¿Ôç=Ào¿ÔÉ × ÏfÉ.Ê
ö.Dæ uÝ.Ý)Ý9ÀoÂ0ÐùÀçÅ.ÐÂ=Ð0âßãRÊoÉ.Ã ÀoËÌÂÑÎÌÇÔÉ À(îÂÉ)ÒÌÐÂ5ÊoÕrÂÅ9ÐÍÌÒRÐùÀÅ Ào¿kÅ.Ç
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¿ÔÐöBà Ý.ÝröúÐÂ0ç0É ÓDÐJÏfÉ.ÊNÅúÃÑÉBÓDÂ0ÇSÐ¿ÔÙ0ÂvÉ.Ïõö.Ý)ÝÑÅ Ð¦É)ÎRÎ"É)ÐÂÓ_ÀoÉ ïDàÏfÉ.ÊÀoËÌÂ× Ò× Å Ð¿kç¿ÁÀoÂ0Ã¹ Äm¿ÁÀoÂ0Ã çÅ.ÐÂ.â¨÷ËÌ¿ÔÐ¹ÓDy¿ SÂ5ÊoÂ × ç0Â¿ÔÐúÂ=ÕrÂ × ÃÑÉ ÊoÂÎD×ÊoÉ)ÃÑ¿ þ Â ÀNîJ¿ÁÀoË × ÚÝD× à áÑîJËÌÂ=ÊoÂÅÃÑÉBÓRÂ0Ç3Ð¿kÙ=ÂúÉ.Ïö.Ý.ÝÊo;Â BÍR¿ÁÊoÂ0Ð
É ÇÁò à ö ðrö$× ÐÂ0ç0É ÓRÐ9Å ÓaÀoËRÂ~ÒÅ.Ð¿Ôç¨¿ÁÀoÂ0Ã¹Äm¿ÔÀoÂ=ÃKç0Å.ÐÂ\Êo;Â BÍR¿ÁÊoÂ0ÐÛ ó à Û.ïÐÂ0ç=É ×ÓDÐ0â ×÷ËRÂ0ÐÂÊoÍ ÄFÀo¿ÔÃÑÂ ÍÌÃÒ"Â=ÊoÐtÃÅ0ò¨Ò"ÂÃÑ¿ÔÐÇÔÂÅ.ÓR¿ × È~Å ÐîÂç0É.Ã¹ÄÎRÍRÀoÂÓtÀoËÌÂ=Ã ÏfÉ.Ê7× ÓR¿ SÂ=ÊoÂ × À3ÀÊÅ.¿ × ¿ × oÈ GÀoÂ0× ÐùÀõÊÅÀo¿kÉ.Ð´îJËÌ× Â=ÊoÂ7ÀoËÌÂ7îÉ.zÊ QÄÇÔÉ)Å)ÓßÐ¿ÔÙ0Â)åS¿Øâ Â)âÔå ÍRÃúÒ"Â=ÊJÉ Ï«ÎRÊoÂÓD¿kç5Ào¿kÉ ÐJÀoÉÒ"Â(È.Â Â5ÊÅ ÀoÂÓ¿ÔÐvÓD¿ÁÏfÄ
ÏfÂ=ÊoÂ ×× À Ö ÊoÂ=çÅ.ÇÔÇv×ÀoË× ÅÀÅÀ  ÚíÝBà Û±É)ÍDÊÅ ÇÔÈ)É.Êo¿ÁÀoËRÃ ÍÌÐÂ=ÐÛ)DÝ uÝ)Ý.Ý
ÊÅÀo¿ È)ÐPÅ.ÐNÀÊÅ.¿ ¿ ÈÓRÅ ÀÅÑÅ × ÓÍÌÐÂ=ÐN× ÀoËRÂv× ÊoÂ0ÐùÀPÉ Ïë.Ý uÝ.Ý)Ý¹ÊÅ Ào¿ × È)ÐÅ Ð«ÀoÂ=ÐùÀÓRÅ ÀÅÀoÉtç0É.ÃÑÎÅÊoÂ¦ÎRÊoÂÓD¿kç5Ào¿kÉ Ð«È)Â Â=ÊÅ ÀoÂ0ÓúÒQòÀoËRÂ¦ÐùòRÐùÀoÂ=ÃÀoÉvÀoËRÂJÅ.ç=ÀoÍÌÅ.ÇÌÊÅÀo¿ × È)ÐÞ5â«÷3ÉtÖ ÃÅ rÂÀoËRÂ × × ÍRÃú× Ò"Â=ÊoÐ ç=É)ÃÑÎÅÊÅ.ÒRÇkÂ× îÂç=É)ÃÑÎÌÍDÀoÂ¦ÀoËÌÂJÀoËRÊoÉ)ÍRÈ)ËRÎÌÍRÀ ÎDÊoÂÓR¿Ôç=Ào¿ÔÉ ÐÈ)Â Â=ÊÅÀoÂÓÑÎ"Â=ÊÐÂ0ç=É ÓÌÞÏfÉ.ÊNÀoËÌÂtÃÑÉBÓDÂ0Ç3ÒÌÅ.ÐÂÓ9Å × Ó_ÒÅ.Ð¿Ôç'¿ÁÀoÂ0Ã¹Äm¿Á ÀoÂ0Ã ÐçËÌÂ0ÃÑ× Â0Ð0âã´¿ÔÈ)ÍDÊoÂ'áçËÅÊÀoÐÀoþ ËÌÂ=ÐÂNÊoÂ0ÐÍRÇÁÀoÐ0â ûýÂN×ÐÂ0ÂNÀoËÌÅ À7ÏÉ.Ê Ú/ÝBà Û× Å Ó×ßÅ Àþ Å'ÃÑÉBÓDÂ0ÇÐ¿Ô× Ù0ÂÉ.Ï Ý.Ý'ÀoËRÂN× ÐùòDÐùÀoÂ0Ã È)Â Â=ÊÅÀoÂ0ÐJë.DÝ uÝ)Ý.Ý'ÊÅÀo¿ þÈ)Ð7¿ à ï)árë'ÐÂ0ç=Ä
É ÓDÐúÎRÊoÉBÓDÍÌç0¿ È~ÅßÀoËDÊoÉ)ÍRÈ)ËÌÎRÍRÀ(ÊÅ ÀoÂÉ.ÏNïQHë uÛ ó îJËRÂ=ÊoÂ9þ Å Ð× ÀoËRÂÒÌé Å.Ð¿Ô çJ¿ÁÀoÂ0Ã¹Äm¿ÔÀoÂ=ÃÐçËÌÂ0ÃÑÂ× ÎDÊoÉBÓRÍRç0ÂÓúÅNÀoËRþÊoÉ)ÍRÈ)ËRÎÌÍR× À´É.Ï"ï)ð ó É ÇÁòQâÀ Ú ÝDà á9ÀoËRÂ0ÐÂúÀcîÉ ÍÌÃÒ"Â=ÊoÐvÅÊoÂö u5æ Ýræ9Å Ówæ)æ.Ý9ÊoÂ=ÐÎ"Â0ç=ÄÀo¿ÔÕrÂ=ÇÔòQâ

ãDÊoÉ)ÃÀoËÌÂÂ=äDÎ"Â=Êo¿ÔÃÑÂ × ÀÅ.ÇBÂ0Õ.Å.ÇÔÍÅÀo¿kÉ × É.ÏÌÀoËÌÂ¿ÁÀoÂ0Ã¹Äm¿ÁÀoÂ0Ãç0É.ÇÔÇqÅ ÒRÄÉ ÊÅ × Ào¿ÔÕrÂ{ÇÁÀoÂ=Êo¿ × ÈßÐçËÌÂ=ÃÑÂ¹îÂÃÅ rÂÑÐÉ.ÃÑÂÑ¿ÔÃÑÎ"É.ÊÀÅ × À(É)ÒRÐÂ=ÊoÕ.Å ÄÀo¿ÔÉ Ð0â¨ã´¿ÁÊoÐùÀ× å ÀoËÌÂÑ× ¿ÁÀoÂ0Ã¹Äm¿ÁÀoÂ0Ã ÐçËÌÂ0Ö}| ÃÑ× ÂÑÎDÊoÉ ÕB¿kÓR× Â=ÐÒ"Â=ÀÀoÂ5Ê7QÍÌÅ.ÇÔ¿ÁÀcò
É ÏÌÎDÊoÂÓR¿Ôç=Ào¿ÔÉ Ð3ÀoËÌ× Å × ÀoËRÂ7ÍRÐÂ=ÄmÍÌÐÂ=Ê × Ä ÂÅÊo× Â0ÐùÀ Â0¿ÔÈ)ËBÒ"É.Ê5ÞS× Ðç5ËR× Â0ÃÑÂ)â
÷ËRÂ7¿ÔÃÑÎDÊoÉ Õ)Â0ÃÑÂ À"¿ QÍÅ.ÇÔ¿ÁÀcòP¿ÔÐ3ç0É Ð¿ÔÐùÀoÂ À´ÉÕrÂ5Ê´ÓDy¿ SÂ5ÊoÂ À Â0¿ÔÈ)ËRÄ
Ò"É Êo× ËÌÉQÉBÓ¹× Ð¿ÔÙ0ÂJÅ × ×ÓÀÊÅ ¿ × × ¿ × HÈ GÀoÂ0ÐùÀ«ÊÅ Ào¿ÔÉRCâ ~ÉîÂ0× ÕrÂ=Êå.ÀoËÌÂ¿ÔÃÑÎDÊoÉ × Õ)Â=ÄÃÑÂ À¿ÔÐ É À¹Ð¿ÔÈ ¿ çÅ ÀoÇÁò$ÇkÅÊoÈ)Â)â±÷ËRÂ_ÐÂ=ç0É ÓÉ.ÒÌÐÂ=ÊoÕ.Å Ào¿ÔÉ ¿ÔÐÀoËÌÅ ÀÑ× ÀoËRÂ¿ÁÀoÂ0Ã × Â0¿ÔÈ.ËDÒ"É ÊoËÌÉQÉBÓ¿kÐÑÏÅ.¿ÁÊoÇÁòyÐùÀÅ Ào¿Ô×ç)åîJËÌ¿Ôç5Ë;çÅ × Ò"× Â
Î"É ÀoÂ Ào¿kÅ.ÇÔÇÁòÜÎDÊoÂ=Ämç0É)ÃÑÎRÍRÀoÂÓSåîJËR¿Ôç5Ë/ÊoÂ0ÐÍÌÇÁÀoÐß¿ Õ)Â=ÊòaËÌ¿ÔÈ.ËÜÉ Ä

4.5 Discussion

ÇÔ¿ × ÂvÎ"Â=ÊÏfÉ.ÊoÃÅ × ç0Â)â«ãRÍRÊÀoËÌÂ5ÊoÃÑÉ.Êo× Â)åBÓD× ÍÌÂNÀoÉÀoËÌÂNÃÑÉBÓRÂ=ÇÔÄmÒÌÅ.ÐÂÓÅ.ÎDÄ
ÎR×ÊoÉ)Å.çË3åS¿ÁÀv¿ÔÐvÎ"É.ÐÐ¿ÔÒÌ× ÇÔÂÀoÉÑÊoÂ=ÀÅ ¿ É ÇÁò~ÅÑÐÃ× Å.ÇÔÇ´ÐÍÌÒRÐÂ=ÀvÉ Ï¿ÁÀoÂ0ÃÑÐÅ ÓÎDÊoÉBÓRÍRç0Â_ÊoÂÅ ÐÉ Å.ÒÌÇÁòÈ)ÉQÉBÓìÎRÊoÂÓD¿kç5Ào¿kÉ QÍÌÅ.ÇÔ¿ÁÀcòQlâ PÍRÊúÂ=äBÄ
Î"Â=Êo¿ÔÃÑÂ × ÀÅ.ÇSÊoÂ0ÐÍRÇÔÀoÐJÐÍRÎÌÎ"× É.ÊÀJÀoËÌÅ ÀJç0×ÇkÅ.¿ÔÃâ7÷ËÌÂ5ÊoÂ=ÏÉ ÊoÂ)åÀoËÌÂt¿ÁÀoÂ0Ã¹× Ä¿ÁÀoÂ0Ã Ð× ç5ËRÂ0ÃÑÂ7¿ÔÐ3çÅ.ÎÌÅ.ÒÌÇÔÂ7× ¿ Å.ÓÌÓDÊoÂ=ÐÐ¿ ÈNÀoËRÂê ÀcîÉNÃÑÉ)ÐùÀ3¿ÔÃÑÎ"É.ÊÀÅ ÀçËÅ.ÇÔÇÔÂ È)Â0Ð É × ÏRÊoÂ0× ç=É)ÃÑÃÑÂ ÓRÂ=Ê3ÐùòDÐùÀoÂ0ÃÑ× Ð3ÏfÉ.Ê eÄ É.ÃÑÃÑÂ=Êoç0Â HQÍÅ.ÇÔ¿ÁÀcò
É.ÏõÎDÊoÂÓR¿Ôç=Ào¿ÔÉ Å Ó9ËÌ¿ÔÈ.Ë9Î"Â=ÊÏfÉ.ÊoÃÅ ç0Â)â
NÂ0ç0É)ÃÑÃÑÂ × ÓRÂ5ÊÐùòDÐùÀoÂ0ÃÑÐ¦ÅÊoÂtÅÎ"ÉîÂ5ÊÏÍÌÇ × Â5îaÀoÂ0ç5Ë × É.ÇkÉ.È.òÏÉ Ê=Â äBÀÊÅ.ç5Ào¿ × ÈtÅ)ÓRÓR¿ÁÀo¿ÔÉ × Å.ÇÕ.Å.ÇÔÍÌÂ7ÏÉ.ÊÅvÒÌ× ÍRÐ¿ × Â0ÐÐ ÏfÊoÉ.Ã ¿ÔÀoÐ«ÍÌ× ÐÂ5ÊÓRÅ ÀÅÄÒÅ ÐÂ0Ð0â«÷ËÌÂ=ÐÂ¦ÐùòRÐùÀoÂ=ÃÑÐ«ËRÂ0ÇÔÎúÍRÐÂ=ÊoÐF Ó(¿ÁÀoÂ0ÃÑÐ ÀoËÌÂ=ò'î¦Å À«ÀoÉPÒÌÍRò
ÏfÊoÉ.Ã × ÅtÒRÍÌÐ¿ × Â0ÐÐ0âCN× Â0ç0É.ÃÑÃÑÂ × ÓDÂ=ÊõÐùòDÐùÀoÂ0ÃÑÐ«Ò"× Â × ÂRÀ«ÍÌÐÂ=ÊoÐ7ÒBòÂ × Ä
Å.ÒRÇÔ¿ È9ÀoËÌÂ=Ã ÀoÉ  Ó¨¿ÁÀoÂ0ÃÑÐvÀoËRÂ=ò~ÇÔy¿ rÂ)â É ÕrÂ5ÊoÐÂ0ÇÁòQå3ÀoËRÂ=ò¨ËÌÂ0ÇÔÎÀoËÌÂÑÒRÍÌÐ¿ × Â=ÐÐ(ÒQò¨È)Â × Â=ÊÅÀo¿ × × ÈßÃÑÉ.ÊoÂÑÐoÅ ÇkÂ=Ð0â N×Â0ç0ê É)ÃÑÃÑÂ × ÓRÂ5ÊtÐùòDÐù× Ä
ÀoÂ0ÃÑÐJÅÊoÂvÊÅ.ÎÌ¿kÓDÇÔò_Ò"Â0ç0× É.ÃÑ¿ È¹Åç=ÊoÍÌç0¿kÅ Ç3ÀoÉQÉ)Ç3× ¿ Ä,ç=É)ÃÑÃÑÂ=Êoç0ÂPÉÀoËÌÂ(ûýÂ0ÒLâ Â=ç0É)ÃÑÃÑÂ ÓRÂ=ÊÐùòDÐù× ÀoÂ0ÃÑÐvÅÊo× Â¹Ò"Â0¿ ÈÐùÀÊoÂ0ÐÐÂÓ¨ÒQòÀoËÌÂ
ËB×ÍÌÈ.Â_ÕrÉ.ÇÔÍÌÃÑÂÑÉ.ÏÍÌÐÂ5ÊÑÓÌÅÀÅß× ¿ Â=äD¿ÔÐùÀo¿ È~ç0É ÊoÎ"× É.ÊÅ ÀoÂ9× ÓÌÅÀÅ.ÒÅ ÐÂ0Ð0åÅ Ó;îJ¿ÔÇkÇPÒ"Â¨ÐùÀÊoÂ=ÐÐÂÓaÂ0ÕrÂ ÃÑÉ ÊoÂ~ÒBòÀoËÌÂß¿ ç=ÊoÂÅ.Ð¿ ÈìÕrÉ.ÇÔÍÌÃÑÂ
É.× ÏvÍÌÐÂ=ÊÓRÅ ÀÅwÅÕ.× Å.¿ÔÇkÅ.ÒRÇkÂ~É × ÀoËÌÂûýÂ0Òâ wÂ=îøÀoÂ0çË × É.ÇÔÉ)È)¿ÔÂ0Ð_Å ÊoÂÂ=ÂÓRÂÓ¹ÀoËÌÅ À¦çÅ ÓDÊÅ.ÃÅÀo¿ÔçÅ.ÇÔÇÁò¿ÔÃÑÎRÊoÉÕrÂJÀoËÌÂNÐçÅ.ÇkÅ.ÒR¿ÔÇk¿ÁÀ,ò_É ÏÊoÂ0ç5ÄÉ)ÃÑ×ÃÑÂ × ÓRÂ5Ê¦ÐùòDÐùÀoÂ0ÃÑÐ0â × ×I ÀoËÌ¿ÔÐPÎÌÅ.Î"Â=ÊNîÂ(ÎRÊoÂ0ÐÂ ÀoÂ0ÓÅ ÓÂ=äDÎ"Â=Êo¿ÔÃÑÂ × ÀÅ.ÇÔÇÁòÂ0Õ.Å.ÇÔÍÅÀoÂÓÅ × Â=î Å.ÇÔÈ.É.Êo¿ÁÀoËÌÃ ÏfÉ.7Ê ãÄmÒÅ.ÐÂ0Ó¨ÊoÂ0×ç0É.ÃÑÃÑÂ × ÓDÂ=ÊvÐùòDÐùÀoÂ0ÃÑÐ0â PÍRÊÊoÂ0ÐÍRÇÔÀoÐ7× ÐËÌÉîyÀoËÌÅ À7¿ÔÀoÂ=Ã¹Ä,ÒÌÅ.ÐÂÓúÀoÂ=ç5Ë ¿ QÍÌÂ0ÐõËÌÉ.ÇkÓÑÀoËRÂJÎRÊoÉ)ÃÑ¿ÔÐÂN× É.Ï
Å.ÇÔÇÔÉîJ¿ XÈ ãÄmÒÅ.ÐÂ0ÓÑÅ.ÇÔÈ)É Êo¿ÔÀoËRÃÑÐ ÀoÉvÐçÅ.ÇÔÂJÀoÉvÇkÅ ÊoÈ.ÂÓRÅ × ÀÅPÐÂ5ÀoÐ× Å ÓÅ ÀJÀoËRÂvÐoÅ.ÃÑÂvÀo¿ÔÃÑÂvÎDÊoÉBÓRÍÌç=ÂvËÌ¿ÔÈ)ËD}Ä BÍÌÅ.ÇÔ¿ÁÀcòÊoÂ0ç0É.ÃÑÃÑÂ ÓRÅ Ào¿ÔÉ Ð0â

5. CONCLUSION

ãÌÍ × ÓR¿ × È±ÏfÉ.ÊßÀoËR¿kÐ_ÊoÂ0ÐÂÅ ÊoçËÜîÅ.ÐßÎDÊoÉ ÕB¿kÓRÂ0Ó/¿ × ÎÅÊÀßÒQòyÀoËÌÂ

6. ACKNOWLEDGMENTSwvÅÀo¿ÔÉ × Å ÇõñDç=¿kÂ × ç0ÂãÌÉ)Í × ÓRÅ Ào¿ÔÉ × Í × ÓDÂ=ÊPÈ ÊÅ × ÀoÐxIIñð ó þ Û.ð ó ÝBå(IIñðrë Û.ï.ï)ïQöQåJ× Å × Óp× II ñýð)ð)ë.á)ë þ ë~îJ¿ÔÀoËìÅ)ÓRÓR¿ÁÀo¿ÔÉ × Å.ÇÏÍ × ÓD¿ × È~ÒBòPw Â=À´ Â=Êoç0Â=ÎRÀo¿ÔÉ Ðþ I ç.ê â é ÷ËR¿ÔÐîÉ.Êzyîé Å.Ð¨Å.ÇÔÐÉìÐÍÌÎÌÎ"É é ÊÀoÂÓ/ÒBò tw ñRã^J Äcð.ðrë.ö)æ ðDå I Ä,ð)ð.á ó Ý ïQöQå ,I Ä,ð.ð)árö.ö)ëïÒQò ÊoÃòxN Â0ÐÂÅÊoç5ËÑ ç0Âtç=É × ÀÊÅ.ç=À é G[ éPé v æ.æÄ,ð)áÄ þ Ä,Ý.ï)ï þ åÌÒBòÀoËRÂL ê;é ñAIÎRÊoÉ.È.ÊÅ ÃOÅ× × ÓÒQò × é ÊoÃòh× P~ ¿ÔÈ)Ë]´ Â=ÊéPÏÉ é ÊoÃÅ × ç0Â> É)ÃÑÎRÍRÀo¿ × é È> Â5ÄÐÂÅÊoç5Ë Â ÀoÂ=Ê7ç0É ÀÊÅ ç=À ÍRÃúÒ"Â=ÊC v~ Ý.ï Ä,ðræÄi7 Ä,Ý)Ý.Ý)áBâ ç0ç0Â=ÐÐÀo× Éyç0É.ÃÑÎÌÍDÀo¿ × ÈìÏÅ.ç0¿ÔÇÔ¿ÁÀo¿kÂ=Ðw×î¦Å Ð\ÎDÊoÉ ÕB¿kÓRÂ0ÓÜÒQò é ~× x å × è × ¿ × Ä
Â=ÐÉ.ÀÅ¨ñDÍRÎ"Â=Êoç0É)ÃÑÎRÍRÀoÂ=ÊYI ÐùÀo¿ÁÀoÍRÀoÂ)âßûwÂÇk¿yrÂÑÀoÉßÀoËÅ wÅ É òDÄÃÑÉ)ÍRÐÊoÂ0ÕB¿ÔÂ=îÂ=ÊoÐJÏÉ ÊJÀoËÌÂ0¿ÁÊNÕ)Å ÇÔÍÅ.ÒRÇÔÂtç0É)ÃÑÃÑÂ × ÀoÐ0â

vs. Model size(atThroughput
selected train/test ratio)

Rec. time (sec.)

35.75
30.75
25.75
20.75
15.75
10.75
5.75
0.75





25

50

75

100

125

150

175

200 item-

Throughput (recs./sec)

Recommendation time vs. Model size
(at selected train/test ratio)
100000800006000040000
20000

0
25

50

75

100

item
size
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Model size

x=0.8

x=0.3

x=0.5

200



itemitem

x=0.84 "!($x! B 2%6h68!)+9 @<-,2)>-,68!7@4)+9J-,5 "2 45 ZF - B 2%68Z+@< *;2)8?C!D-Y!D!)86>2a9a!<:=?+@4*;!9>* B 5a!A6>!7@4) 9>3}+:\:a-;!<6>=z-!A6* B 5 !<68!qY5 ! B 268Z+@A[\*;24)+*@A"!>*,5 2)]@<--,5 "!D!J9+/!D[!)%-  .@4: !* q

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Ð ÇkÅ.ÐÐ¿ çÅÀo¿ÔÉ × ¤PÐ¿ × ÈÑñDÉQç0¿kÅ.ÇÅ × Ó
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I × ÏfÉ.ÊoÃÅ Ào¿ÔÉ × ¿ × NÂ0ç0É)ÃÑÃÑÂ × ÓÌÅÀo¿ÔÉ × â I ×º ©z¨z§ »X»{©¬4ªH©¦L¼A½[®1°}©»¿¾§ ¦z|[®e±<§1À^¶ · Á âÌÎÌÎâ þ.þ Ä þ æQâü ÛLÿ ¹Â=ÊÊòQå è âDûâÔAå vÍRÃÅ.¿ÔÐ0åñSâR÷PâÔå"Å × Ó XN ¹7Êo¿kÅ × å v âDûâÖùþ ð.ðræ.Þ54â PÐ¿ × È ¡3¿ × Â0Å Ê é ÇÔÈ)Â=ÒRÊÅúÏÉ xÊ I × ÀoÂ0ÇÔÇÔ¿kÈ.Â × À
I × ÏÉ ÊoÃÅ Ào¿ÔÉ × NÂ=ÀÊo¿ÔÂ0Õ.Å.ÇØâ ¼ÂÃx² º ©Ä,«Å©ÆCÇPÈÉDÊ/Ë Ì åÎRÎ3âæ)ë Û Äcæ.ð)æBâ
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Â[¸ ²ÍÎ¶ · Á âÌÎRÎ3âDï ó Äcæ.ÛDâü æLÿ ¹7ÊÅ ç5ËRÃÅ × <å 'âk<å RâÔAå ¢tËÅ.ÒÌÅ.ÙÅBå÷PâÔAå ¢tÇkÉQÂ=ÐÈ)Â × åÌûâÔåõ¿qÅÀoÂ=ÀoÐ QòBÄùñBËÅ ÎÌ¿ÁÊoÉRå v âÔå"Å × ÓñB¿kÃÑÉ.ÍÓD¿kÐ0å ê â þ ð)ð ó â è ¿ × ¿ × È¹ÍRÐ¿ × Â0ÐxÐ tÅ ÀÅ ÒÅ.ÐÂ=Ð0â ¸P§ »X»7ÏD¬A«Ð¨zÑ °«§ ¬A®L§i¯°±<©ÃY¸ ²JÇ
ÈH·<ÊiÒoÒ1Ì åÎÌÎ3âDïröÄmïráB4å wPÉÕrÂ=ÃúÒ"Â=Êâü ó Lÿ ¹7ÊoÂ0Â=ÐÂ)å Râ"ñSâÔ<å ~PÂ01ç rÂ=ÊoÃÅ × Då úâÔåÌÅ × Ó ¢'Å)ÓD¿kÂ.å â Öùþ ð)ð.árÞ5âê ÃÑÎÌ¿ÁÊo¿ÔçÅ.Ç é× Å.ÇÁòDÐ¿kÐJÉ PÏ õÊoÂÓD¿Ôç=Ào¿ÔÕrÂ é ÇÔÈ)É Êo¿ÁÀoËÌÃÑÐÏÉ Ê× ¥¦§,¨1©z©ª «\¬H­ ®7§i¯°±<©ÒË<°±É)ÇÔÇkÅ.Ò"É ÊÅ Ào¿ÔÕrÂã´¿ÔÇÔÀoÂ5Êo¿ × ÈRAâ I ¸P§ ¬;¯,©¦z©¬4¨©X§ ¬tÓa¬4¨©¦1°ÅÑ «\¬<°½«¬Ãx¦°« Ô¨«ÐÑ Õ4Â1¬A°}©Õ\Õ «y­H©¬¨1©ÇÎÌÎâDïrÛ Äcæ.öBâ
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7.

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