Den snabba tillväxten av lokaliseringsbaserade sociala nätverk (LBSN) ger en stor mängd check-in data, vilket underlättar studien av punkt-of-interest (POI) rekommendation. De flesta av de befintliga metoderna för POI-rekommendation är inriktade på fyra aspekter, dvs. tidsmönster, geografiskt inflytande, sociala samband och textinnehållsindikationer. Till exempel, användarens besök på platser har temporal mönster och användare kommer sannolikt att besöka POIs nära dem. I verkliga LBSNs som Instagram, kan användare ladda upp bilder som associeras med platser. Foton speglar inte bara användarnas intressen utan ger också informativa beskrivningar om platser. Till exempel, en användare som lägger upp många arkitekturfoton är mer benägna att besöka berömda landmärken, medan en användare lägger upp massor av bilder om mat har mer incitament att besöka restauranger. Således, bilder har potential att förbättra prestandan av POI rekommendation. Det finns dock inte mycket arbete för POI-rekommendation genom att utnyttja bilder. I detta dokument studerar vi problemet med att förbättra POI-rekommendationen med visuellt innehåll. I synnerhet föreslår vi en ny ram Visual Content Enhanced POI rekommendation (VPOI), som innehåller visuellt innehåll för POI rekommendationer. Experimentella resultat av verkliga datauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna ramverket är.
I REF, Wang et al. studerade problemet med att använda visuellt innehåll för att förbättra POI-rekommendationen.
What Your Images Reveal: Exploiting Visual Contents for Point-of-Interest Recommendation
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}