· 2012
Seyrek coğrafi-sosyal ağ verilerini kullanarak konuma dayalı ve tercihe duyarlı öneri
Location-based and preference-aware recommendation using sparse geo-social networking data
- 673atıf
- 2012yıl
Kısa özet
Kullanıcı konum geçmişini ve yerel uzman görüşlerini kullanan yeni bir öneri sistemi, gerçek dünya Foursquare veri kümesinde temel göstergeleri geride bırakarak mekanlar öneriyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Öneri sistemi, hem konum geçmişinden öğrenilen kullanıcı tercihlerini hem de yerel uzmanlardan gelen sosyal görüşleri dikkate alır.
- Veri seyrekliğini, bireysel tercihleri ağırlıklı kategori hiyerarşisi (WCH) ile modelleyerek ele alır.
- Konum geçmişlerine dayalı yinelemeli bir öğrenme modeli kullanarak bir şehirdeki kullanıcı uzmanlığını çıkarır.
- Çevrimiçi öneri, coğrafi bir aralıktaki uzmanları seçer ve görüşlerine dayanarak konumları puanlar.
- Büyük ölçekli bir Foursquare veri kümesinde değerlendirildi, temellere kıyasla üstün etkililik ve verimlilik gösterdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The popularity of location-based social networks provide us with a new platform to understand users' preferences based on their location histories. In this paper, we present a location-based and preference-aware recommender system that offers a particular user a set of venues (such as restaurants) within a geospatial range with the consideration of both: 1) User preferences, which are automatically learned from her location history and 2) Social opinions, which are mined from the location histories of the local experts. This recommender system can facilitate people's travel not only near their living areas but also to a city that is new to them. As a user can only visit a limited number of locations, the user-locations matrix is very sparse, leading to a big challenge to traditional collaborative filtering-based location recommender systems. The problem becomes even more challenging when people travel to a new city. To this end, we propose a novel location recommender system, which consists of two main parts: offline modeling and online recommendation. The offline modeling part models each individual's personal preferences with a weighted category hierarchy (WCH) and infers the expertise of each user in a city with respect to different category of locations according to their location histories using an iterative learning model. The online recommendation part selects candidate local experts in a geospatial range that matches the user's preferences using a preference-aware candidate selection algorithm and then infers a score of the candidate locations based on the opinions of the selected local experts. Finally, the top-k ranked locations are returned as the recommendations for the user. We evaluated our system with a large-scale real dataset collected from Foursquare. The results confirm that our method offers more effective recommendations than baselines, while having a good efficiency of providing location recommendations.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2012 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Ulaştırma
TransportationSocial Sciences