Det breda antagandet av lokaliseringsbaserade tjänster ger möjlighet att förstå människors rörlighetsmönster på en aldrig tidigare skådad nivå, vilket också kan göra det möjligt för livsmedelsindustrin att exakt förutsäga konsumenternas matvanor. I detta papper, baserat på användarnas matsal implicita återkopplingar (restaurangbesök via incheckningar), explicita återkopplingar (restaurangrecensioner) samt vissa metadata (t.ex. plats, användardemografi, restaurangattribut), syftar vi till att rekommendera varje användare en lista över restauranger för sin nästa middag. Implicit och explicit återkoppling av matbeteende uppvisar olika egenskaper hos användarens preferenser. Därför innehåller användarens matpreferenser huvudsakligen två delar: implicita preferenser som kommer från incheckningsdata (implicit feedback) och explicita preferenser som kommer från betygs- och granskningsdata (explicit feedback). För implicit preferens, använder vi först en probabilistisk tensor factorization modell (PTF) för att fånga preferens i en latent subrymd. Sedan, för att införliva kontextuella signaler från metadata, utökar vi PTF genom att föreslå en Implicit Preferens Model (IPM), som samtidigt kan fånga användares/restaurangers/tids preferenser i samarbetsfiltrering och middag preferenser i ett specifikt sammanhang (t.ex. rumsliga avstånd preferenser, miljö preferenser). För explicit preferens, föreslår vi Explicit Preferens Model (EPM) genom att kombinera matris factorization med ämnesmodellering för att upptäcka användarens preferens inbäddad både i betygspoäng och textinnehåll. Slutligen utformar vi en enhetlig modell som kallas Collective Implicit Explicit Preferens Model (CIEPM) för att kombinera implicita och explicita preferenser tillsammans för restaurangrekommendation. För att utvärdera vårt systems prestanda utför vi omfattande experiment med storskaliga dataset som täcker hundratusentals användare och restauranger. Resultaten visar att vårt system är effektivt för restaurangrekommendation.
I REF föreslogs ett restaurangrekommendationssystem som använde en kontextuell probabilistisk tensor faktoriseringsmodell för att förstå de implicita och explicita matpreferenserna.
Exploiting Dining Preference for Restaurant Recommendation
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}