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J-GLOBAL ID：201702281387905348   整理番号：17A1652220

グリッドベース逐次点の興味レコメンデーション法【Powered by NICT】

A Grid-Based successive point-of-interest recommendation method

著者 (3件)： Gau Hung-Yi (Department of Computer Science, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan) ,  Lu Yi-Shu (Department of Computer Science, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan) ,  Huang Jiun-Long (Department of Computer Science, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Ubi-Media  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 位置ベースソーシャルネットワーク(LBSNs)の普及に伴い,ユーザはチェックinsが訪れる点の関心(POI)を共有することができた。ユーザの歴史的チェックイン記録を解析することにより,POI推薦は,ユーザがにおける関心と思われるPOIを推薦することによって,より良い訪問経験を得るユーザを助けることができる。最近連続POI推薦法はPOI間の距離を測定することにより,地理的影響を考慮するが,POIが位置しているそれらの大部分は領域の影響を無視している。,POIを推奨する,地域の影響を考慮する,UGSE LRと命名したグリッドベース連続POI推薦手法を提案した。UGSE LRは最初の地域影響を推定するためのグリッドに分割する。UGSE LRはPOI間の連続遷移モデリングのためのエッジ重み付き個人化されたPageRank(EdgePPR)を適用した。UGSE LRは,ユーザの好み,地域嗜好性と連続転移選好を融合した統一レコメンデーションフレームワーク。二実LBSNデータセット上での実験結果は,この方法が精度および再現率の意味で最先端連続POI推薦の方法よりもより正確であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *嗜好性 ,  地理学 ,  モデリング
準シソーラス用語： 再現率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： グリッド ,  逐次 ,  興味 ,  レコメンデーション