Vi föreslår en ny uppgift att rekommendera turistorter baserat på en användares besökshistoria i en geografiskt avlägsen region. Detta kan användas för att planera ett turistbesök i en ny stad eller ett nytt land, eller av resebyråer för att tillhandahålla personliga reseerbjudanden. En uppsättning geotaggar används för att beräkna en lokaliseringsmodell mellan två olika regioner. Likheten mellan två landmärken är härledd från antalet användare som har besökt båda platserna, med hjälp av en Gaussisk densitet uppskattning av co-occurence utrymme för platsbesök till kluster relaterade geotags. Standardavvikelsen för kärnan kan användas som en skalparameter som bestämmer storleken på de rekommenderade landmärkena. En personlig rekommendation baserad på platsen likhet modell utvärderas på stad och land skala och kan överträffa en plats ranking baserat på popularitet. Särskilt när ett turistfilter baserat på besökstid upprätthålls kan förutsägelsen anpassas exakt till användarens önskemål. En omfattande utvärdering baserad på manuella kommentarer visar att strängare rankningsmetoder som cosinuslikhet och en föreslagen RankDiff-algoritm ger mer självklara rekommendationer och kan länka samman liknande platser på motsatta sidor av världen.
Ett annat exempel är det system som dokumenteras i REF, som rekommenderar turistorter baserade på användarens besökshistorik i en geografiskt avlägsen region.
Personalised Travel Recommendation based on Location Co-occurrence
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}