Personlig rekommendation av intressanta punkter (POI) spelar en viktig roll för att tillfredsställa användare på plats-baserade sociala nätverk (LBSN). I den här artikeln föreslår vi en probabilistisk modell för att hitta kartläggningen mellan användarannoterade taggar och platsers smak sökord. Dessutom inför vi en datauppsättning om platsers kontextuella lämplighet och visar dess användbarhet när det gäller att förutsäga den kontextuella relevansen av platser. Vi undersöker fyra tillvägagångssätt för att använda vår föreslagna kartläggning för att ta itu med data gleshetsproblem: en modell för att minska dimensionaliteten i plats smak sökord och tre modeller för att förutsäga användartaggar för en ny plats. Dessutom presenterar vi olika poäng som beräknats från flera LBSNs och visar hur vi införlivar ny information från kartläggningen i en POI rekommendation strategi. Sedan är de beräknade poängen integrerade med hjälp av inlärning för att rangordna tekniker. Experimenten på två TREC dataset visar effektiviteten i vår strategi, slå state-of-the-art metoder. Mohammad Aliannejadi och Fabio Crestani. År 2018............................................................................................................. Personlig Context-Aware Point of Interest Rekommendation.
Dessutom använde Aliannejadi och Crestani REF en probabilistisk modell för att konstruera kartläggningen mellan användartaggar och plats smak nyckelord, vilket gjorde det möjligt att utnyttja olika riktningar för att ta itu med data gleshet problem för POI rekommendation.
Personalized Context-Aware Point of Interest Recommendation
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}