Även om online rekommendationssystem som rekommendationer för filmer eller musik har studerats systematiskt under det senaste årtiondet, är lokaliseringsrekommendationen i Location Based Social Networks (LBSNs) ännu inte väl undersökt. I LBSNs kan användare checka in och lämna tips som kommenterar en plats. Dessa två heterogena datakällor beskriver båda användarnas preferens av arenor. Men i pågående forskningsarbete, endast användares incheckning beteende beaktas i användarnas plats preferens modell, användarnas tips på platser är sällan utredda ännu. Samtidigt som det befintliga arbetet främst beaktar socialt inflytande i rekommendationen, hävdar vi att med tanke på lokal likhet kan ytterligare förbättra rekommendationens prestanda. I denna forskning, vi förbättra lokalisering rekommendation genom att förbättra inte bara användaren plats preferens modell men också rekommendation algoritm. För det första föreslår vi en hybrid-användare preferens modell genom att kombinera den preferens som extraheras från incheckningar och text-baserade tips som bearbetas med hjälp av känsloanalys tekniker. För det andra utvecklar vi en platsbaserad social matrisfaktoriseringsalgoritm som tar hänsyn till både användarsocial påverkan och platslikviditetsinverkan i lokaliseringsrekommendationen. Med hjälp av två datauppsättningar som extraheras från de lokaliseringsbaserade sociala nätverken Foursquare, visar experimentresultaten att den föreslagna hybridpreferensmodellen bättre kan karakterisera användarens preferens genom att bibehålla preferenskonsistensen, och den föreslagna algoritmen överträffar de senaste metoderna.
Nyttan av incheckningar och textbaserade tips för att förbättra lokaliseringsrekommendationen undersöks i REF.
A sentiment-enhanced personalized location recommendation system
{'venue': "HT '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}