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最近，大多数RSs都是基于云到边缘框架的瀑布式的，其中推荐的结果通过在云服务器中预先计算传送到edge（例如用户移动）。...尽管有效，但云服务器和边缘之间的网络带宽和延迟可能会导致系统反馈和用户感知的延迟。因此，edge上的实时计算可以帮助更精确地捕捉用户的偏好，从而提出更令人满意的建议。...基于上述的情况，我们采用边缘计算来满足实时的性能要求。EdgeRec可以获得实时用户感知和实时的系统反馈。 系统 系统概览 ?...基于我们提出的EdgeRec系统，所有的用户行为特征都是在边缘（即用户的移动设备）上收集、提取和消费的，与目前基于云到端的RS系统相比，这可以突破网络延迟和带宽的限制。...用户行为的延迟时间大大降低，系统的响应时间大大降低，系统反馈数大大变多； 结论 本文设计并实现了EdgeRec来解决瀑布式RS中用户感知和系统反馈的延迟问题，这是RS与边缘计算相结合的首次尝试。
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