Abstract-Den popularitet av platsbaserade sociala nätverk som finns på mobila enheter innebär att stora, rika dataset som innehåller en blandning av beteendemässiga (användare som besöker arenor), sociala (länkar mellan användare) och rumslig (avstånd mellan arenor) information är tillgängliga för mobila lokalisering rekommendationssystem. Dessa datauppsättningar skiljer sig dock avsevärt från dem som används i andra online-recommender-system, där användarna uttryckligen betygsätter objekt: det är fortfarande oklart hur de fångar användarnas preferenser samt hur de kan utnyttjas för korrekt rekommendation. Detta dokument syftar till att överbrygga denna klyfta med ett trefaldigt bidrag. Först undersöker vi hur platsen upptäckt beteende kännetecknar de stora check-in dataset från två olika platsbaserade sociala tjänster, Foursquare och Gowalla: genom att använda storskaliga dataset som innehåller både användare check-in och sociala band, visar vår analys att över 11 städer, mellan 60% och 80% av användarnas besök är på platser som inte besökts under de senaste 30 dagarna. Vi visar sedan att toppmoderna filtreringsalgoritmer, inklusive latenta rymdmodeller, inte ger rekommendationer av hög kvalitet genom att begränsa antaganden om användarens rörlighet. Slutligen föreslår vi en ny modell baserad på personliga slumpmässiga promenader över en användarplats graf som, genom att sömlöst kombinera sociala nätverk och plats besök frekvensdata, får mellan 5 och 18% förbättring jämfört med andra modeller. Våra resultat banar väg för en ny strategi för platsrekommendationer i lokaliseringsbaserade sociala system.
Noulas m.fl. REF föreslog ett recommender system för tidigare inte besökta platser via beteendemässiga, sociala och rumsliga data (baserat på anpassade slumpmässiga promenader över en användarplats graf).
A Random Walk around the City: New Venue Recommendation in Location-Based Social Networks
{'venue': '2012 International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2012 International Confernece on Social Computing', 'journal': '2012 International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2012 International Confernece on Social Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}