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J-GLOBAL ID：202202230792206765   整理番号：22A0475636

選好と文脈意識を持つ集団的ポイントオブインタストの個人化推奨【JST・京大機械翻訳】

Personalized recommendation of collective points-of-interest with preference and context awareness

著者 (4件)： Yu Dongjin (School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, China) ,  Yu Ting (School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, China) ,  Wu Yiyu (School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University, China) ,  Liu Chengfei (Swinburne University of Technology, Melbourne, Australia)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 153  ページ： 16-23  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイル機器の人気によって,4つの正方形とフェイブックのような位置ベースのサービスは,近年ますます注目を集めている。ユーザは,社会的ネットワーク上の友人とのどこでも,その関心を共有している。位置合わせ(POI)推薦は,位置ベース社会ネットワーク(LBSN)に関する主要サービスの1つとして,特に新しい都市で旅行するとき,ユーザの経験を効果的に強化できる。以前の研究は,地理的影響とユーザ選好を採用することによってPOI推薦に関して大きな成功をした。しかし,訪問する人間決定は非常に複雑で,POI人気,POI位置,ユーザ軌跡,および時間コンテキストのような包括的因子を含むと考えられている。本論文では,個々の潜在選好と文脈情報を利用する集団POI推薦フレームワークを提案した。最初に,トップK初期POIsを推薦するために,スコアリング予測モデルを構築し,POIの類似性,人気および位置の影響を考察した。さらに,個人化転送確率に基づく次のPOI推薦モデルを提案し,そして,初期POI推薦を結合して,次のPOIに関するユーザのスコアを計算した。4つの正方形から収集された実際のデータセットに基づく大規模な実験は,提案フレームワークが最先端のものより優れていることを実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *都市 ,  地理学 ,  類似性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  スコア化 ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 関心点 ,  POI類似性 ,  POI勧告 ,  個人移転 ,  集団POI

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 選好 ,  文脈 ,  意識 ,  集団 ,  個人化 ,  推奨