実時間関心地点レコメンデーションのためのユーザチェックイン挙動の統合モデリング

YIN Hongzhi; CUI Bin; ZHOU Xiaofang; WANG Weiqing; HUANG Zi; SADIQ Shazia

文献

J-GLOBAL ID：201702256811346283 整理番号：17A0637310

実時間関心地点レコメンデーションのためのユーザチェックイン挙動の統合モデリング

Joint Modeling of User Check-in Behaviors for Real-time Point-of-Interest Recommendation

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A0637310&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A0637310&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=H0971A") }}

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
巻： 35 号： 2 ページ： 11:1-11:44 発行年： 2017年
JST資料番号： H0971A ISSN： 1046-8188 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Web 2.0の急速な開発と位置情報取得や無線通信技術の到来により,位置ベースソーシャルネットワークが出現し,拡大している。ユーザは関心のある地点を関心地点(POI)としてチェックインすることができる。こうして物理世界の経験を他のユーザと共有できる。これにより,POIを伴うレコメンデーションシステムの関心が高まっている。未知の地域への旅行等における情報提供として有用である。本論文では,自分の町のユーザと外のユーザの双方に対して,彼らの履歴データをマイニングすることにより,精密なレコメンデーションを提供できるシステムを提案した。このレコメンデーションシステムにおける課題は,関連するデータのスパース性である。これに対処するために統合確率的生成モデルを提案した。即ち,TRM(Topic-Region Model)である。これは,ユーザのチェックイン動作の意味的,時間的,空間的パターンを同時に発見できる。このシステムの性能は,実際の2つのデータセットを用いた広範な実験により示した。

, , , , , , , , ,
, , , ,

その他の情報処理 , 検索技術

, , , , ,

前のページに戻る