Den breda användningen av lokaliseringsbaserade sociala nätverk (LBSN) har möjliggjort möjligheter till bättre lokaliseringsbaserade tjänster genom rekommendationer från Point-of-Interest (POI). I själva verket är problemet med POI rekommendation att ge personliga rekommendationer av platser av intresse. Till skillnad från traditionella rekommendationsuppgifter, POI rekommendation är personlig, locationaware, och sammanhang beroende. Mot bakgrund av denna skillnad föreslås i detta dokument ett ämnes- och lokaliseringsmedvetet POI-rekommenderingssystem genom att man utnyttjar tillhörande text- och kontextinformation. I synnerhet utnyttjar vi först en aggregerad latent Dirichlet allocation (LDA) modell för att lära sig användarnas intresseämnen och dra slutsatsen att POI är intressant genom att mining textual information i samband med POI. Därefter föreslås en ämnes- och platsmedveten probabilistisk matris factorization (TL-PMF) metod för POI rekommendation. Ett unikt perspektiv för TL-PMF är att ta hänsyn till både i vilken utsträckning ett användarintresse matchar POI när det gäller ämnesfördelning och yttrandena från POI. Slutligen visar experiment på verkliga LBSNs data att den föreslagna rekommendationsmetoden överträffar toppmoderna probabilistiska latent faktormodeller med en betydande marginal. Vi har också studerat effekten av personliga intresseämnen och word-of-mouth åsikter på POI rekommendationer.
Liu m.fl. REF studerade effekten av POI-relaterade taggar för POI-rekommendation med en aggregerad LDA- och matrisfaktoriseringsmetod.
Point-of-Interest Recommendation in Location Based Social Networks with Topic and Location Awareness.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}