När lokaliseringsbaserade sociala nätverk (LBSN) tjänster blir allt populärare, reserekommendation som rekommenderar en sekvens av punkter av intresse (POIs) att besöka för en användare framträder som en av många viktiga tillämpningar av LBSNs. Personliga reserekommendationer skräddarsyr efter användarnas specifika smaker genom att lära sig av tidigare incheckningsbeteenden hos användare och deras kamrater. Att hitta den optimala resan som maximerar användarens erfarenheter för en given tids budgetrestriktion är ett NP-hårdt problem och tidigare lösningar tar inte hänsyn till tre praktiska och viktiga begränsningar. En begränsning är POI tillgänglighet, där en POI kan vara endast tillgänglig under en viss tid fönster. En annan begränsning är osäker restid, där restiden mellan två POI är osäker. Dessutom spelar mångfalden av de POI som ingår i resan en viktig roll för användarens slutliga adoptioner. Detta arbete presenterar effektiva lösningar för personlig reserekommendation genom att införliva dessa begränsningar och utnyttja dem för att beskära sökområdet. Vi utvärderade effektiviteten och effektiviteten av våra lösningar på verkliga LBSN dataset.
Zhang m.fl. REF beaktade tre reserelaterade begränsningar (dvs. osäker restid, olika platser och platstillgänglighet) och använde dem för att beskära sökområdet.
Trip Recommendation Meets Real-World Constraints: POI Availability, Diversity, and Traveling Time Uncertainty
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}