Om korrekt analyseras, kan multi-aspekt betygsdata vara en källa till rik intelligens för att ge personlig restaurang rekommendationer. Även rekommenderas system har studerats för olika tillämpningar och många rekommendationstekniker har utvecklats för allmänna eller specifika rekommendationsuppgifter, det finns få studier för restaurang rekommendationer genom att ta itu med de unika utmaningarna i multiaspect restaurang recensioner. Som vi vet är traditionella samarbetsfiltreringsmetoder typiska för endimensionella betyg. Flerspektive betyg samlas dock ofta in från restaurangkunderna. Dessa betyg kan återspegla flera aspekter av servicekvaliteten på restaurangen. Dessutom spelar geografiska faktorer en viktig roll i restaurangrekommendationen. I detta syfte utvecklar vi i detta dokument en generativ probabilistisk modell för att utnyttja den multi-aspect-klassificeringen av restauranger för restaurangrekommendation. Den geografiska närheten är också integrerad i den probabilistiska modellen för att fånga den geografiska påverkan. Dessutom är profilinformationen, som innehåller kund-/restaurangoberoende funktioner och delade funktioner, också integrerad i modellen. Slutligen genomför vi en omfattande experimentell studie av en verklig datauppsättning. De experimentella resultaten visar tydligt nyttan med att utnyttja multi-aspect-klassificeringar och förbättringen av den utvecklade generativa probabilistiska modellen.
Men den mest spännande delen av Fu et als arbete. REF var modellens förmåga att fånga det geografiska inflytandet utöver flera aspekter av restaurangers rekommendationer.
User Preference Learning with Multiple Information Fusion for Restaurant Recommendation.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}