Abstrakt. Forskning i allmänt förekommande lokalisering rekommendationssystem har fokuserat på att automatiskt dra slutsatsen en användares preferenser medan lite uppmärksamhet har ägnats åt rekommendation algoritmer. Lokala rekommendationssystem med fokus på rekommendationsalgoritmer kräver i allmänhet att användaren slutför komplicerade och tidskrävande undersökningar och sällan tar hänsyn till användarens nuvarande sammanhang. Syftet med denna undersökning är att utforma en mer fullständig allestädes närvarande platsbaserad rekommendationsalgoritm som genom att dra slutsatsen om användarens preferenser och överväga tidsgeografi och likhetsmätningar automatiskt, förbättrar användarupplevelsen. Vårt system lär användaren preferenser genom att bryta en persons sociala nätverk profil. De fysiska begränsningarna avgränsas av en användares läge, och form av transport, som automatiskt upptäcks genom användning av ett beslutsträd följt av en diskret dold Markov modell. Vi definierade en beslutsmodell som tar hänsyn till inlärda preferenser, fysiska begränsningar och hur individen för närvarande känner sig. Vår rekommendationsalgoritm är baserad på ett textklassificeringsproblem. Upptäckten av transportformen och användargränssnittet genomfördes på Nokia N900-telefonen, rekommendationsalgoritmen genomfördes på en server som kommunicerar med telefonen. Nyheten i vår strategi bygger på fusion av information som kan härledas från en användares sociala nätverksprofil och hans/hennes mobiltelefons sensorer för platsupptäckt. Vårt system heter: Jag känner mig som LoCo.
Vi har också ett rankningssystem där avstånd från användarens position är en viktig faktor. "Jag känner LoCo" REF föreslår en allestädes närvarande platsbaserad rekommendationsalgoritm som fokuserar på användarupplevelse genom att överväga användarpreferenser, tid, plats och likhetsåtgärder automatiskt, med Foursquare som dataset.
I’m feeling LoCo: A Location Based Context Aware Recommendation System
{'venue': 'Lecture Notes in Geoinformation and Cartography', 'journal': 'Lecture Notes in Geoinformation and Cartography', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}