Under de senaste åren har lokaliseringsbaserade tjänster (LBS) på mobila enheter blivit mycket populära. Med det växande antalet smartphone-användare har efterfrågan på tjänster som kan ge rekommendationer om platser baserat på användarens plats och intresse ökat snabbt. Resultaten av sådana LBS beror på ett antal faktorer, inklusive hur väl platserna beskrivs. Ett antal platsbaserade tjänster gör det möjligt för användare att checka in på platser, dvs. användare kan låta andra veta var de befinner sig. Även om de också gör det möjligt för användare att manuellt tagga platser de har besökt, användare sällan göra det. Dessutom finns tillgänglig information kopplad till platser (t.ex. Deras namn) är ofta tvetydiga eller otillräckliga för att tjänsteleverantörerna automatiskt ska kunna generera taggar. Å andra sidan ger användarna ofta information om sina intressen i onlineprofiler via sociala nätverk. De gemensamma intressena hos en grupp människor som har besökt en viss plats kan potentiellt ge ytterligare beskrivning av platsen. I detta arbete presenterar vi ett tillvägagångssätt som automatiskt tilldelar semantiska taggar till platser, baserat på intresseprofiler och incheckningsaktiviteter hos användare. Tillvägagångssättet består av: i) en ränteprofilexpansionsalgoritm för att härleda semantiska begrepp relaterade till användarnas intressen; ii) en modell för att bestämma sannolikheten för att ett särskilt semantiskt koncept beskriver en plats, baserad på användarnas incheckningsaktiviteter; och iii) en bullerborttagningsmetod, med hjälp av en hierarkisk klusterteknik, som tillämpas på de översta sannolika semantiska koncepten för att härleda de slutliga semantiska taggarna för platser. Vi har utvärderat vår strategi med verkliga datauppsättningar från populära sociala nätverkstjänster, mot en uppsättning manuellt tilldelade taggar. De experimentella resultaten visar att vi inte bara automatiskt kan härleda meningsfulla taggar för olika platser, utan också att de uppsättningar taggar som tilldelas platser förväntas stabiliseras när mer unika användare checkar in på platser. Detta indikerar att topp troliga taggar härledda kan konsekvent tilldelas platser oavsett antalet personer som har checkat in på dessa platser.
REF tilldelar taggar till intressanta platser baserat på användarintresseprofiler i sociala nätverk online och inloggningsloggar av användare på dessa platser.
Semantic tagging of places based on user interest profiles from online social networks
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}