Med den snabba utvecklingen av lokaliseringsbaserade sociala nätverk (LB-SN) har rekommendationer om rumsliga objekt blivit ett viktigt sätt att hjälpa människor att upptäcka attraktiva och intressanta arenor och evenemang, särskilt när användare reser ut ur staden. Denna rekommendation är dock mycket utmanande jämfört med de traditionella rekommendationssystemen. En användare kan endast besöka ett begränsat antal rumsliga objekt, vilket leder till en mycket gles användar-item-matris. De flesta av de objekt som besöks av en användare ligger inom ett kort avstånd från var han/hon bor, vilket gör det svårt att rekommendera objekt när användaren reser till en långt borta plats. Dessutom kan användarnas intressen och beteendemönster variera dramatiskt mellan olika geografiska regioner. Mot bakgrund av detta föreslår vi Geo-SAGE, en geografiskt gles additiv generativ modell för rekommendationer för rumsliga objekt i detta dokument. Geo-SAGE beaktar både användarnas personliga intressen och publikens preferenser i målregionen, genom att utnyttja både rumsliga objekts samexistensmönster och rumsliga objekts innehåll. För att ytterligare mildra problemet med datas gleshet utnyttjar Geo-SAGE den geografiska korrelationen genom att jämna ut publikens preferenser över en väldesignad rumslig indexstruktur som kallas rumslig pyramid. Vi utför omfattande experiment och de experimentella resultaten visar tydligt att vår Geo-SAGE-modell överträffar den senaste tekniken.
Dessutom föreslog författarna i REF Geo-SAGE, en geografiskt gles additiv generativ modell för POI-rekommendation, som utnyttjades och den integrerade geografiska och sociala påverkan, temporal effekt och innehållsinformation från POI för rekommendation.
Geo-SAGE: A Geographical Sparse Additive Generative Model for Spatial Item Recommendation
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}