Abstract-This paper föreslår LARS, en plats-medveten rekommendationssystem som använder plats-baserade betyg för att ta fram rekommendationer. Traditionella rekommenderade system tar inte hänsyn till rumsliga egenskaper hos användare eller objekt; LARS stöder å andra sidan en taxonomi av tre nya klasser av lokaliseringsbaserade betyg, nämligen rumsliga betyg för icke-spatiala objekt, icke-spatiala betyg för rumsliga objekt och rumsliga betyg för rumsliga objekt. LARS utnyttjar platser för användarklassificering genom partitionering av användare, en teknik som påverkar rekommendationer med bedömningar rumsligt nära att fråga användare på ett sätt som maximerar systemets skalbarhet samtidigt som den inte offrar rekommendationens kvalitet. LARS utnyttjar objekt platser med hjälp av resepåföljd, en teknik som gynnar rekommendation kandidater närmare i reseavstånd till fråga användare på ett sätt som undviker uttömmande tillgång till alla rumsliga objekt. LARS kan tillämpa dessa tekniker separat eller tillsammans, beroende på vilken typ av lokaliseringsbaserad rating som finns tillgänglig. Experimentella bevis med hjälp av storskaliga real-world data från både Foursquare plats-baserade sociala nätverk och MovieLens film rekommendationssystem visar att LARS är effektiv, skalbar, och kan producera rekommendationer dubbelt så exakt jämfört med befintliga rekommendationer.
Location-Aware Recommender System (LARS) REF använder plats-medvetna betyg för rekommendation.
LARS: A Location-Aware Recommender System
{'venue': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}