个性化算法系统的实时性参考文献

以下是一些涉及个性化算法系统的实时性的参考文献，这些建议可以为您进一步研究该领域的实时性问题提供帮助：

1. Candillier, L., Meyer, A. U., & Euzenat, J. (2010). Real-time distributed personalized ranking with peer predictions. In Proceedings of the third ACM international conference on Web search and data mining (pp. 331-340). ACM. 这篇论文讨论了如何实时分布式地个性化排名，并根据用户之间的预测给出个性化建议。

2. Rendle, S. (2013). Online铠ariance learning for factorization machines. In European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (pp. 169-184). Springer, Berlin, Heidelberg. 该论文探讨了在线学习过程中对于因子分解机的Real-time更新策略。

3. Wang, Y., & Campigotto, T. (2018). Learning from Ordinal Strength: A Study on Using Clickthrough Score to Learn User Interest for Real-time Personalization. In Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (KDD '18). 这篇KDD会议录用论文研究了点击得分的影响，并讨论了如何学习用户兴趣以进行实时个性化推荐。

4. Lathia, N., Oliveira, R., & Crowcroft, J. (2010). But it worked on my machine!: probabilistic location prediction under spatio-temporal uncertainties. IEEE Transactions on Mobile Computing, 11(10), 1590-1602. 本文提供了一种基于概率的方法，用于用户位置的实时预测，这在个性化服务中十分重要。

5. Zhou, C., Li, D., Chen, Q., Megiddo, N., Shah, D., Zheng, H., & Wei, W. (2020). Real-time personalized recommendation with expandability and diversity (Doctoral Consortium). In Companion Proceedings of the Web Conference 2020 (pp. 1173-1178). 这篇论文着眼于在保持扩展性和多样性的同时提供实时的个性化推荐。

6. Moritz, P., Nishihara, R., Wang, S., & Jordan, M. I. (2019).reds: Robust, Efficient, and Distributed Subgradient. Proceedings of the Vldb Endowment, 12(12), 2233-2244. 这篇文章介绍了一个高效的在线学习系统，旨在解决大规模机器学习中每个用户实时更新模型的问题。

请注意，阅读这些文献前需确认其是否可以获得，包括通过学术数据库、图书馆或其他学术资源。这些建议将对您了解个性化算法系统的实时应用和发展有所帮助。