Recommender system exists everywhere in the business world. From Goodreads to TikTok, customers of internet products become more addicted to the products thanks to the technology. Industrial practitioners focus on increasing the technical accuracy of recommender systems while at same time balancing other factors such as diversity and serendipity. In spite of the length of the research and development history of recommender systems, there has been little discussion on how to take advantage of visualization techniques to facilitate the algorithmic design of the technology. In this paper, we use a series of data analysis and visualization techniques such as Takens Embedding, Determinantal Point Process and Social Network Analysis to help people develop effective recommender systems by predicting intermediate computational cost and output performance. Our work is pioneering in the field, as to our limited knowledge, there have been few publications (if any) on visualization of recommender systems.


翻译:商业界到处都有建议系统。从Goodread到TikTok,互联网产品的客户由于技术而对产品更加着迷。工业从业人员注重提高建议系统的技术准确性,同时平衡多样性和精度等其他因素。尽管推荐系统的研发历史很长,但对于如何利用可视化技术促进技术的算法设计的讨论很少。在本文中,我们使用一系列数据分析和可视化技术,例如Gaps Embeding、Didisminantal Point Process和社会网络分析,通过预测中间计算成本和产出绩效,帮助人们开发有效的建议系统。我们在这一领域的工作是开创性的,就我们有限的知识而言,关于推荐系统可视化的出版物(如果有的话)很少。</s>

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