본 논문은 힌지 손실 함수 체제에서 온라인 커널 학습을 위한 커널 정렬 레그렛 바운드를 개선한다. 이전 알고리즘은 O((AT T ln T)1/4) 레그렛과 O(√AT T ln T) 계산 복잡도를 달성했다. 우리는 이보다 더 나은 레그렛 바운드와 계산 복잡도를 가진 알고리즘을 제안한다.
대규모 스트리밍 추천 시스템의 실시간 요구 사항을 충족하기 위해 증분 행렬 스케치 및 분해를 통해 빠르고 효율적인 2차 온라인 커널 학습 방법(FORKS)을 제안합니다.