Abstract-Den popularitet av plats-baserade sociala nätverk (LBSNs) har lett till en enorm mängd användare check-in data. Rekommendationer av intressepunkter spelar en viktig roll för att tillgodose användarnas behov i LBSN. Även om det senaste arbetet har utforskat idén om att anta samarbetsrankning (CR) för rekommendation, har det gjorts få försök att införliva tidsrelaterad information för POI-rekommendation med hjälp av CR. I denna artikel, föreslår vi en två-fas CR algoritm som införlivar den geografiska påverkan av POI och är legaliserad baserat på variansen av POIs popularitet och användare aktiviteter över tid. Den tidskänsliga regularizer straffar användare och POIs som har varit mer tidskänsligt i det förflutna, hjälper modellen att redogöra för deras långsiktiga beteendemönster samtidigt lära från användare-POI interaktioner. I den första fasen försöker man dessutom rangordna besökta POI högre än de obesökta och samtidigt tillämpa det geografiska inflytandet. I den andra fasen, vår algoritm försöker ranka användare favorit POIs högre på rekommendationslistan. Båda faserna använder sig av en samarbetsstrategi som gör det möjligt för modellen att fånga komplexa latenta föreningar ur två olika perspektiv. Experiment på verkliga dataset visar att vår föreslagna tidskänsliga samarbetsrankningsmodell slår toppmoderna POI-rekommendationsmetoder.
Mer nyligen, Aliannejadi et al. I REF föreslås en tvåfassalgoritm för rankning i samarbete för POI-rekommendation.
A Joint Two-Phase Time-Sensitive Regularized Collaborative Ranking Model for Point of Interest Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}