METHOD FOR STORING DATA OF A RECOMMENDER SYSTEM BASED ON BINARY DECISION DIAGRAMS

Назва

Англійська

Українська

МЕТОД ЗБЕРІГАННЯ ДАНИХ РЕКОМЕНДАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ БІНАРНИХ ДІАГРАМ РІШЕНЬ

Опис

Англійська

The paper is devoted to researching of methods for storing data of recommender systems. Usage of binary decision diagrams for saving such data is proposed and studied. Due to the large size of recommender systems, there are significant limitations on RAM. The purpose of the work is to develop a method of storing data of a recommender system as binary decision diagrams and to compare it with storing methods based on other data structures. The data of a recommender system is stored as a graph with vertices representing users and items of the system, and the edges representing the actions users, similarity relations, relationships of recommendations, et cetera. To increase efficiency in the case of intensive graph editing, data storing based on “hot” (hash table) and “cold” (binary decision diagram) storages is proposed. A series of experiments was made to test the efficiency of the developed method of data storing, for this a software model of a simplified recommender system was developed and the work algorithm of such a system was described. In the numerical experiment the proposed method of storing data based on binary decision trees is compared with three others: based on bit maps, linked lists and hash tables. The advantages and disadvantages of implementing for each of these methods are considered. During the experiment, for various values of the number of agents, items, sessions and preferences, it were investigated the maximum and minimum values of the used RAM, along with time for generating of likes, sessions and recommendations. It has been found that in the case of binary decision diagrams, the amount of used RAM is lower than other methods but at lower speeds, the latter can be partially compensated by several applied optimizations. Due to the less usage of RAM, it is possible to store information about a larger amount of preferences, it may be useful in the cases of large size of the recommender system graph. The ability for binary decision diagrams of data search by partial keys additionally allows to store larger data

Українська

Стаття присвячена дослідженню методів збереження даних рекомендаційних систем. Запропоновано та досліджено використання бінарних діаграм рішень для збереження таких даних. Внаслідок великого розміру рекомендаційних систем суттєвими є обмеження по оперативній пам'яті. Метою роботи є розробка методу зберігання даних рекомендаційної системи у формі бінарних діаграм рішень та порівняння з методами збереження на основі інших структур даних. Дані рекомендаційної системи зберігаються у вигляді графу із вершинами, які представляють користувачів системи та об'єкти системи, а ребра – дії користувачів системи, відношення подібності, зв'язки рекомендацій тощо. Для підвищення ефективності у випадку інтенсивного редагування графу запропоновано збереження даних на основі “гарячого” (хеш-таблиця) та “холодного” (бінарна діаграма рішень) сховищ.Проведено серію експериментів для перевірки ефективності розробленого способу зберігання даних, для чого розроблено програмну модель спрощеної рекомендаційної системи та описано алгоритм роботи такої системи. В чисельному експерименті пропонований спосіб зберігання даних на основі бінарних дерев рішень порівнюється із трьома іншими: на основі бітових масивів, зв'язних списків та хеш-таблиць. Розглянуто переваги та недоліки реалізації кожного із вказаних методів. В ході експерименту для різних значень кількості агентів, предметів, сесій та вподобань досліджено максимальні та мінімальні значення використаної оперативної пам'яті, а також час генерації лайків, сесій та рекомендацій. Встановлено, що у випадку застосування бінарних діаграм рішень обсяг використаної оперативної пам’яті є нижчим за інші способи при меншій швидкодії, що частково може бути компенсовано декількома застосованими оптимізаціями. Завдяки меншому використанню оперативної пам'яті можна зберігати інформацію про більшу кількість вподобань, що може виявитися корисним у випадку великих розмірів графу рекомендаційної системи. Можливість для бінарних діаграм рішень пошуку даних за частковими ключами додатково дозволяє зберігати дані більшої розмірності

Автор

Українська

Mikhav, V.

Українська

Meleshko, Ye.

Українська

Yakymenko, M.

Тематика

Англійська

recommender systems

Англійська

binary solution diagrams

Англійська

linked lists

Англійська

hash tables

Англійська

computer simulation

Українська

рекомендаційні системи

Українська

бінарні діаграми рішень

Українська

зв’язані списки

Українська

хеш-таблиці

Українська

комп’ютерне моделювання

Видавництво

Українська

Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»

Тип

info:eu-repo/semantics/article

info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Українська

Рецензована Стаття

Формат

application/pdf

Ідентифікатор

https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1836

10.26906/SUNZ.2020.2.085

Джерело

Англійська

Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 2 No. 60 (2020): Control, Navigation and Communication Systems; 85-89

Російська

Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 2 № 60 (2020): Системи управління, навігації та зв’язку; 85-89

Українська

Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 2 № 60 (2020): Системи управління, навігації та зв’язку; 85-89

2073-7394

10.26906/SUNZ.2020.2

Мова

uk

Відношення

https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1836/1512

Права

Українська

eNUPPIR

Властивості

Набори елементів 1

Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку

Інформація про метадані