Lokala sociala nätverk har blivit allt populärare under de senaste åren. För att öka användarnas engagemang för platsbaserade tjänster är det viktigt att tillhandahålla attraktiva funktioner, varav en är geo-riktade annonser och kuponger. För att göra annonser och kupong leverans effektivare, är det viktigt att förutsäga den plats som är mest sannolikt att besökas av en användare i nästa steg. Men en inneboende utmaning i platsen förutsägelse är en enorm förutsägelse utrymme, med miljontals distinkta check-in platser som förutsägelse mål. I det här dokumentet utnyttjar vi incheckningskategoriinformationen för att modellera det underliggande användarrörelsemönstret. Vi föreslår ett ramverk som använder en blandad dold Markov modell för att förutsäga kategorin användaraktivitet i nästa steg och sedan förutsäga den mest sannolika platsen med tanke på den uppskattade kategorifördelningen. Fördelarna med att modellera kategorinivån inkluderar ett avsevärt minskat förutsägelseutrymme och ett exakt uttryck för den semantiska betydelsen av användaraktiviteter. Omfattande experimentella resultat visar att med den förutsagda kategorifördelningen är antalet platskandidater för förutsägelse 5,45 gånger mindre, medan prediktionsnoggrannheten är 13,21% högre.
Medan det andra syftar till att förutsäga semantik av platsen såsom plats kategori eller typ REF.
What's Your Next Move: User Activity Prediction in Location-based Social Networks.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}