I detta arbete studerar vi dynamiken i det geografiska valet, det vill säga hur användare väljer ett från en uppsättning objekt i en geografisk region. Vi postulerar en modell där ett objekt väljs från en skiffer av kandidater med sannolikhet som beror på hur långt det är (avstånd) och hur många närmare alternativ finns (rank). Under ett diskret val formulering, hävdar vi att det finns en faktoriserad form i vilken okända funktioner av rang och avstånd kan kombineras för att producera en korrekt uppskattning av sannolikheten för att en användare kommer att välja varje alternativ. Vi lär oss sedan dessa dolda funktioner och visar att var och en kan approximeras av ett lämpligt parameteriserat lognormalt, även om respektive marginaler ser helt olika ut. Vi ger en teoretisk motivering för att stödja närvaron av lognormala fördelningar. Vi tillämpar sedan detta ramverk för att studera restaurangval i kartsökningsloggar. Vi visar att en fyra-parameter modell baserad på kombinationer av lognormals har utmärkt prestanda vid förutsägelse restaurang val, även jämfört med baslinje modeller med tillgång till den fullständiga (densely parameterized) marginalfördelning för rank och avstånd. Slutligen visar vi hur detta ramverk kan utvidgas till att samtidigt lära sig en per-restaurang kvalitet poäng som representerar den kvarstående sannolikheten för val efter avstånd och rang har redovisats. Vi visar att, jämfört med en per plats poäng som förutspår sannolikheten utan att faktorisera ut rank och avstånd, vår poäng är en betydligt bättre prediktor av användarnas kvalitet bedömningar.
Slutligen, genom analysen av kartsökning loggar, har val modeller utvecklats för att karakterisera hur användare väljer restauranger REF.
Driven by Food: Modeling Geographic Choice
{'venue': "WSDM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}