Att rekommendera en lista över intressanta platser till användare baserat på deras preferenser har blivit en nyckelfunktion i LocationBased Social Networks (LBSNs) såsom Yelp och Gowalla. Bayesian Personalised Ranking (BPR) är en populär parvis rekommendationsteknik som används för att generera den rangordnade listan över platser av intresse för en användare, genom att utnyttja användarens implicita feedback såsom deras incheckningar som fall av positiv feedback, medan slumpmässigt ta prover på andra platser som negativa fall. För att minska det gleshet som påverkar nyttan av rekommendationer från BPR för användare med få incheckningar, har olika tillvägagångssätt föreslagits i litteraturen för att införliva ytterligare informationskällor såsom sociala länkar mellan användare, textinnehåll i kommentarer, samt den geografiska placeringen av arenorna. Sådana metoder kan dock endast med lätthet utnyttja en källa till ytterligare information för negativ provtagning. I stället föreslår vi en ny Personaliserad Ranking Framework med flera provtagningskriterier (PRFMC) som utnyttjar både geografisk betydelse och social korrelation för att förbättra effektiviteten hos BPR. I synnerhet tillämpar vi en multicenter Gaussian modell och en power-law fördelningsmetod, för att fånga geografisk insens och social korrelation när provtagning negativa arenor, respektive. Slutligen utför vi omfattande experiment med hjälp av tre storskaliga datauppsättningar från Yelp, Gowalla och Brightkite LBSN. Experimentella resultat visar att det är effektivt att sammanjämka både geografisk och social korrelation i vårt föreslagna PRFMC-ramverk och dess överlägsenhet jämfört med BPR-baserade och andra liknande rankningsmetoder. Vår PRFMC-strategi innebär faktiskt en 37-procentig förbättring av MRR jämfört med en nyligen föreslagen strategi som identifierar negativa arenor endast från sociala länkar.
REF införlivar vänners val och den geografiska närheten av platser i BPR:s negativa urvalsstrategi för att ta fram rekommendationer.
A Personalised Ranking Framework with Multiple Sampling Criteria for Venue Recommendation
{'venue': "CIKM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}