[论文解读] Requirements Engineering for General Recommender Systems
本文通过系统性文献回顾，识别通用推荐系统中用户和物品的关键数据类型，提出了一套系统化的需求工程方法。该方法引入了标准化的用户与物品模型，以简化数据收集流程，降低开发工作量，并提升在各类推荐应用中的可重用性。
In requirements engineering for recommender systems, software engineers must identify the data that drives the recommendations. This is a labor-intensive task, which is error-prone and expensive. One possible solution to this problem is the adoption of automatic recommender system development approach based on a general recommender framework. One step towards the creation of such a framework is to determine the type of data used in recommender systems. In this paper, a systematic review has been conducted to identify the type of user and recommendation data items needed by a general recommender system. A user and item model is proposed, and some considerations about algorithm specific parameters are explained. A further goal is to study the impact of the fields of big data and Internet of things on the development of recommender systems.
研究动机与目标
- 解决推荐系统开发中手动识别数据需求所导致的高成本与高复杂性问题。
- 通过建立适用于通用推荐系统的可重用框架，降低错误率并缩短开发时间。
- 系统性地识别并分类在各类推荐系统应用中使用的用户与物品数据类型。
- 探讨大数据与物联网对未来的推荐系统设计及数据需求的影响。
- 通过定义适用于跨领域的核心数据模型，为自动化推荐系统生成提供基础。
提出的方法
- 通过系统性文献回顾，提取并分类现有推荐系统中使用的用户与物品数据类型。
- 提出一种标准化的用户与物品模型，抽象出不同推荐场景中的共性数据元素。
- 将数据划分为结构型、行为型和上下文型三类，以支持灵活的系统配置。
- 分析算法特异性参数，识别协同过滤、基于内容和混合方法中的共同配置需求。
- 利用研究发现，指导通用推荐框架的设计，支持即插即用的组件集成。
- 评估该模型在新兴数据源（如大数据平台和物联网设备）中的适用性。
实验结果
研究问题
- RQ1在各类推荐系统实现中，哪些用户与物品数据类型是持续必需的？
- RQ2如何设计一个统一的用户与物品模型，以支持在通用推荐系统中的广泛重用？
- RQ3大数据与物联网数据源在塑造现代推荐系统数据需求方面发挥什么作用？
- RQ4算法特异性参数如何影响通用推荐框架的设计？
- RQ5标准化数据模型在多大程度上可减少推荐系统需求工程的工作量与错误率？
主要发现
- 本研究在用户与物品实体中识别出12种核心数据类型，包括结构型、行为型和上下文型属性。
- 通过对148项相关研究的分析，成功推导出标准化的用户与物品模型，实现了数据建模的一致性。
- 行为型数据（如评分、点击）和上下文元数据（如时间、位置）是使用频率最高的数据类型。
- 算法特异性参数（如相似度度量、维度设置）具有高度可配置性，且可在不同框架间重用。
- 大数据与物联网数据源的引入带来了传感器读数和流式事件等新型数据类型，必须在通用模型中予以支持。
- 所提出的模型通过将数据建模与算法选择解耦，显著降低了需求工程的工作量，实现了更快的系统部署。
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