使用关联邻居提取地理空间偏好
摘要：基于位置的社交媒体应用和自动标记生成内容位置的设备越来越受欢迎，导致出现了大量的在线协作地理引用数据库。有效地从这些数据中提取用户偏好以确定要推荐的信息是具有挑战性的，原因是数据量庞大且更新频繁。传统的推荐系统关注用户和物品之间的相互作用，而忽略了位置等上下文参数。本文采用地理空间方法来确定用户的地理偏好和相似性。我们提出了使用关系图来捕获用户对物品的地理背景的方法，通过该方法，我们能够推导出许多新的和最先进的推荐算法，包括它们的组合，只需要改变边权重的定义。此外，我们还讨论了几种解决冷启动情况的方法。最后，我们使用两个真实数据集进行实验，并提供实证证据表明许多提出的算法优于现有的位置感知推荐算法。
作者：Leandro Balby Marinho, Cl''audio de Souza Baptista, Thomas Sandholm, Iury Nunes, Caio N''obrega, Jord~ao Ara''ujo
论文ID：1204.1528
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2012-04-09