GENERATION OF PERSONALIZED RECOMMENDATIONS

• Main Authors: FLANAGAN, Adrian, AMAD-UD-DIN, Muhammad, TAN, Kuan Eeik, ALI KHAN, Suleiman
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 23.09.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

According to an aspect, there is provided a client adapted for generating personalized cold-start federated recommendations for a user of the client. The client generates personalized recommendations for three cold-start scenarios, namely i) recommendation of an item to a new user which does not have any history of user-item interactions, ii) recommendation of a new item to a set of the most prospective users where the item has no history, and iii) recommendation of a new item to a new user, where there is no history associated with either the user or the item. The client uses a federated multi-view matrix factorization method to generate cold-start recommendations without transferring users' personal data to a remote server. Further, a server and a content provider for assisting in generating the personalized cold-start recommendations are provided in a federated set-up according to some aspects. L'invention porte, selon un aspect, sur un client conçu pour générer des recommandations fédérées de démarrage à froid personnalisées pour un utilisateur du client. Le client génère des recommandations personnalisées pour trois scénarios de démarrage à froid, à savoir i) une recommandation d'un article à un nouvel utilisateur qui n'a pas un quelconque historique d'interactions utilisateur-article, ii) une recommandation d'un nouvel article à un ensemble des utilisateurs les plus potentiels où l'article n'a pas d'historique, et iii) une recommandation d'un nouvel article à un nouvel utilisateur, où il n'y a pas d'historique associé à l'utilisateur ou à l'article. Le client utilise un procédé de factorisation matricielle multi-vues fédérée pour générer des recommandations de démarrage à froid sans transférer des données personnelles d'utilisateurs à un serveur distant. En outre, un serveur et un fournisseur de contenu pour aider à générer les recommandations personnalisées de démarrage à froid sont fournis dans une configuration fédérée selon certains aspects.