Under de senaste åren har forskning på rekommendation av urbana PointsOf-Interest (POI), såsom restauranger, baserat på social information fått mycket uppmärksamhet. Även om ett antal socialbaserade rekommendationstekniker har föreslagits i litteraturen, är de flesta av deras begrepp endast baserade på individens eller vännernas incheckningsbeteenden. Det leder till att den rekommenderade POI-listan vanligtvis begränsas inom användarnas eller vännernas vardagsrum. Eftersom sammanhangs- och miljöinformationen förändras snabbt, särskilt i stadsområden, är det också en kritisk och utmanande fråga att ta fram lämpliga egenskaper från sådana heterogena data för att underlätta rekommendationen. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som heter Urban POI-Mine (UPOI-Mine) som integrerar platsbaserade sociala nätverk (LBSN) för att rekommendera användare urban POI baserat på användarnas preferenser och platsegenskaper samtidigt. Kärnidén med UPOI-Mine är att bygga en regressions-träd-baserad prediktor i det normaliserade incheckningsutrymmet, för att stödja förutsägelsen om intressanthet av POI relaterade till varje användares preferenser. Baserat på LBSN-data, extraherar vi funktionerna för platser i termer av i) Social faktor, ii) Individuell Preferens, och iii) POI Popularitet för modell byggnad. Så vitt vi vet är detta det första arbetet på urban POI rekommendation som tar hänsyn till social faktor, individuell preferens och POI popularitet i LBSN-data, samtidigt. Genom omfattande experimentella utvärderingar av en riktig datauppsättning från Gowalla visar sig den föreslagna UPOIMine leverera utmärkt prestanda.
Ying m.fl. REF föreslog att kombinera den sociala faktorn med individuella preferenser och plats popularitet inom en regressionsträd modell för att rekommendera POI.
Urban point-of-interest recommendation by mining user check-in behaviors
{'venue': "UrbComp '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}