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J-GLOBAL ID:201702235879028441   整理番号:17A0474526

SEM PPA:興味レコメンデーションの個別化点のための意味論的パターンと選好を意識したサービス採掘法【Powered by NICT】

SEM-PPA: A semantical pattern and preference-aware service mining method for personalized point of interest recommendation
著者 (4件):
資料名:
巻: 82  ページ: 35-46  発行年: 2017年 
JST資料番号: H0842A  ISSN: 1084-8045  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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点の関心(POI)推薦は,位置ベースソーシャルネットワーク(LBSNs)でますます注目を集めている。ユーザ挙動解析,運動パターンモデルと軌道配列予測を含み,ターゲットユーザへの個別化サービスを推奨した。既存のPOI推薦法は三つの問題に直面している(1)ユーザチェックインの位置情報,データスパース性を引き起こすのみを考慮し(2)は,ユーザの訪問位置のオーダであり,ユーザの興味や選好を反映する価値を考慮していない新しい場所に移動した場合(3)ユーザは,適切なサービスを推奨できない。上記の問題を解決するために,意味論的パターンと個別化POI推薦のための位置の意味情報を完全に利用するSEM PPAと呼ばれる優先アウェアサービスマイニング法を提案した。SEM PPAでは,最初に位置同定のための異なる型に位置を分類するための新しいアルゴリズムを提案した。,四つの側面,位置軌道,意味的軌道,位置人気とユーザ親密性から各ユーザのためのユーザモデルの構築加えて,運動パターンに基づく潜在的な友人発見アルゴリズムを提案した。最後に,GeoLifeと北京POIから二実生活のデータセットを使った推薦精度と推薦の有効性を評価するために広範囲な実験を行った。実験結果をSEM PPAは他の方法と比較してまばらなデータと推薦精度のための特に良好な推薦性能を達成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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