Abstract-A city erbjuder tusentals sociala evenemang om dagen, och det är svårt för invånarna att göra val. Kombinationen av mobiltelefoner och rekommendationssystem kan förändra hur man hanterar sådant överflöd. Mobiltelefoner med positioneringsteknik är nu allmänt tillgängliga, vilket gör det enkelt för människor att sända sina platser; rekommenderade system kan nu identifiera mönster i människors rörelser för att till exempel rekommendera händelser. För att göra det är systemet beroende av att ha mobila användare som delar sin närvaro vid ett stort antal sociala evenemang: kallstartsanvändare, som inte har någon platshistorik, kan inte få rekommendationer. Vi bestämde oss för att ta itu med det mobila kallstartsproblemet genom att svara på följande forskningsfråga: hur kan sociala evenemang rekommenderas till en kallstartsanvändare baserat enbart på hans hemort? För att besvara denna fråga genomför vi en studie av förhållandet mellan preferenser för sociala händelser och geografi, den första i sitt slag i ett stort storstadsområde. Vi urval plats uppskattningar av en miljon mobiltelefonanvändare i Greater Boston, kombinera provet med sociala evenemang i samma område, och dra slutsatsen de sociala evenemang som 2 519 invånare. På denna data testar vi en mängd olika algoritmer för att rekommendera sociala händelser. Vi finner att den mest effektiva algoritmen rekommenderar händelser som är populära bland invånare i ett område. Den minst effektiva rekommenderar istället händelser som ligger geografiskt nära området. Detta sista resultat har intressanta konsekvenser för platsbaserade tjänster som betonar att rekommendera närliggande händelser.
I REF bygger de ett rekommendationssystem för sociala evenemang och upptäcker att den mest effektiva algoritmen rekommenderar de händelser som är populära bland lokalbefolkningen.
Recommending Social Events from Mobile Phone Location Data
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}