Abstract Point-Of-Interest (POI) rekommendation syftar till att minera en användares besökshistorik och hitta hennes / hans potentiellt föredragna platser. Även om lokalisering rekommendation metoder har studerats och förbättrats genomträngande, utmaningar w.r.t använder olika influenser inklusive temporal aspekt fortfarande olösta. Inspirerad av det faktum att tiden inkluderar många granular slots (t.ex. minut, timme, dag, vecka och så vidare.), definierar vi i detta dokument ett nytt problem för att genomföra rekommendationer genom att utnyttja alla olika tidsfaktorer. Framför allt hävdar vi att de flesta befintliga metoder endast fokuserar på ett begränsat antal tidsrelaterade egenskaper och försummar andra. Dessutom, med tanke på en specifik granularitet (t.ex. Tid på en dag) i rekommendation kan inte alltid gälla för varje användare eller varje datauppsättning. För att ta itu med utmaningarna föreslår vi en probabilistisk generativ modell, uppkallad efter Multi-aspect Tidsrelaterad Influence (MATI) för att främja effektiviteten av lokalisering (POI) rekommendation uppgift. Vi utvecklar också en effektiv optimeringsalgoritm baserad på Förväntning Maximering (EM). Vår MATI-modell upptäcker först en användares temporal multivariata orientering med hjälp av hennes incheckningslogg i Platsbaserade sociala nätverk (LBSN). Den utför sedan rekommendationer med hjälp av tidsmässiga korrelationer mellan användaren och föreslagna platser. Vår metod är tillämplig på olika typer av rekommendationsmodeller och kan fungera effektivt i flera tidsskalaer. Omfattande experimentella resultat på två storskaliga LBSN dataset verifierar effektiviteten av vår metod jämfört med andra konkurrenter.
För temporal påverkan, Hosseini et al. I REF föreslås en probabilistisk generativ modell, kallad Multi-aspect Time-relaterad påverkan (MATI), för att främja effektiviteten i POI-rekommendationen.
Leveraging multi-aspect time-related influence in location recommendation
{'venue': 'World Wide Web', 'journal': 'World Wide Web', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}