Balancing the management of technical debt within recommender systems requires effectively juggling the introduction of new features with the ongoing maintenance and enhancement of the current system. Within the realm of recommender systems, technical debt encompasses the trade-offs and expedient choices made during the development and upkeep of the recommendation system, which could potentially have adverse effects on its long-term performance, scalability, and maintainability. In this vision paper, our objective is to kickstart a research direction regarding Technical Debt in Recommender Systems. We identified 15 potential factors, along with detailed explanations outlining why it is advisable to consider them.


翻译:在推荐系统中平衡技术债务的管理需要有效协调引入新功能与持续维护、增强现有系统之间的关系。在推荐系统领域,技术债务涵盖系统开发与维护过程中所做出的权衡与权宜性选择,这些选择可能对系统的长期性能、可扩展性和可维护性产生不利影响。作为一篇观点性论文,本文旨在开创推荐系统中技术债务这一研究方向。我们识别出15个潜在因素,并详细阐述了建议将其纳入考量的理由。

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推荐系统,是指根据用户的习惯、偏好或兴趣,从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同,这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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