HyRec: Leveraging Browsers for Scalable Recommenders
| Autor: | Davide Frey, Rhicheek Patra, Anne-Marie Kermarrec, Antoine Boutet, Rachid Guerraoui |
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| Přispěvatelé: | As Scalable As Possible: foundations of large scale dynamic distributed systems (ASAP), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Web Alter-Ego Google Focused Award, ANR-13-INFR-0003,SocioPlug,Cloud social sur des réseaux de plugs, pour un accès à l'information symétrique et respectueux de la vie privée(2013), ANR-10-LABX-0007,COMIN Labs,Digital Communication and Information Sciences for the Future Internet(2010), SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria) |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: |
Recommendation Systems
Personalization business.industry Computer science Cloud computing Recommender system MovieLens World Wide Web Collaborative Filtering Scalability Collaborative filtering Bandwidth (computing) The Internet [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed Parallel and Cluster Computing [cs.DC] business |
| Zdroj: | Middleware 2014 Middleware 2014, Dec 2014, Bordeaux, France. ⟨10.1145/2663165.2663315⟩ Middleware |
| Popis: | International audience; The ever-growing amount of data available on the Internet calls for personalization. Yet, the most effective personalization schemes, such as those based on collaborative filtering (CF), are notoriously resource greedy. This paper presents HyRec, an online cost-effective scalable system for user-based CF personalization. HyRec offloads recommendation tasks onto the web browsers of users, while a server orchestrates the process and manages the relationships be-tween user profiles. HyRec has been fully implemented and extensively evaluated on several workloads from MovieLens and Digg. We convey the abil-ity of HyRec to reduce the operation costs of content providers by nearly 50% and to provide a 100-fold improvement in scala-bility with respect to a centralized (or cloud-based recommender approach), while preserving the quality of personalization. We also show that HyRec is virtually transparent to users and induces only 3% of the bandwidth consumption of a P2P solution. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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