Populariteten av platsbaserade sociala nätverk ger oss en ny plattform för att förstå användarnas preferenser baserat på deras läge historia. I denna uppsats presenterar vi en plats-baserad och preferens-medveten rekommendationssystem som erbjuder en viss användare en uppsättning av platser (såsom restauranger) inom ett geospatialt intervall med hänsyn till både: 1) Användarpreferenser, som automatiskt lärs från hennes plats historia och 2) Sociala åsikter, som bryts från platsen historia lokala experter. Detta rekommenderade system kan underlätta människors resor inte bara nära sina bostadsområden utan också till en stad som är ny för dem. Eftersom en användare bara kan besöka ett begränsat antal platser, är användarlokaliseringsmatrisen mycket sparsam, vilket leder till en stor utmaning för traditionella samarbetsfiltrering-baserade lokaliseringsrekommendationer system. Problemet blir ännu mer utmanande när människor reser till en ny stad. I detta syfte föreslår vi ett nytt lokaliseringsrekommendationssystem, som består av två huvuddelar: offline-modellering och online-rekommendation. Den offline modellering del modellerar varje individs personliga preferenser med en viktad kategori hierarki (WCH) och härleder expertisen hos varje användare i en stad med avseende på olika kategorier av platser enligt deras läge historia med hjälp av en iterativ inlärningsmodell. Den online-rekommendation del väljer kandidat lokala experter i ett geospatialt intervall som matchar användarens preferenser med hjälp av en preferens-medveten kandidat val algoritm och sedan drar slutsatsen en poäng av kandidat platser baserat på åsikter från de utvalda lokala experter. Slutligen returneras toppk rankade platser som rekommendationer för användaren. Vi utvärderade vårt system med en storskalig verklig datauppsättning som samlats in från Foursquare. Resultaten bekräftar att vår metod erbjuder effektivare rekommendationer än utgångsvärden, samtidigt som den har en god effektivitet när det gäller att ge lokaliseringsrekommendationer.
För detta ändamål, Bao et al. REF föreslog ett lokaliseringsrekommendationssystem, som består av två huvuddelar: offline-modellering och online-rekommendation.
Location-based and preference-aware recommendation using sparse geo-social networking data
{'venue': "SIGSPATIAL '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}