Rekommendationen Point-of-Interest (POI), dvs. att rekommendera icke-besökta POI för användare, är ett grundläggande problem för lokaliseringsbaserade sociala nätverk. POI rekommendation skiljer sig från traditionella objekt rekommendation, t.ex., film rekommendation, via geografiskt inflytande bland POI. Befintliga metoder modellerar det geografiska inflytandet mellan två POI som sannolikheten eller benägenheten att de två POI är sambesökta av samma användare med tanke på deras fysiska avstånd. Dessa metoder förutsätter att det geografiska inflytandet mellan POI bestäms av deras fysiska avstånd, underlåter att fånga asymmetrin i det geografiska inflytandet och den stora variationen i det geografiska inflytandet över POI. I detta dokument utnyttjar vi POI-specifik geografisk påverkan för att förbättra POI-rekommendationen. Vi modellerar den geografiska påverkan mellan två POI med hjälp av tre faktorer: den geo-influensen av POI, geosusceptibiliteten av POI, och deras fysiska avstånd. Geoinfluens fångar POI:s förmåga att utöva geografiskt inflytande på andra POI, och geosusceptibilitet återspeglar POI:s benägenhet att vara geografiskt påverkad av andra POI. Experimentella resultat på två verkliga datauppsättningar visar att POI-specifik geografisk påverkan avsevärt förbättrar resultatet av POI-rekommendationen.
Till exempel, för att förbättra resultatet av POI rekommendation, Wang et al. REF integrerade POI:s geografiska inflytande i en standardrekommendationsmodell för att fånga en användares önskemål.
Exploiting POI-Specific Geographical Influence for Point-of-Interest Recommendation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}