利用异构数据进行兴趣点推荐的调查
摘要：旅游业是推荐系统的一个重要应用领域。在这个领域中，推荐系统被任务为为交通、住宿、兴趣点（POI）或旅游服务提供个性化推荐。在这些任务中，特别是推荐对个体游客可能感兴趣的POIs的问题近年来受到了越来越多的关注。然而，在游客旅行期间提供POI推荐可能特别具有挑战性，因为用户的上下文具有变异性。随着互联网的快速发展和今天众多在线服务的存在，来自各种来源的庞大数据量可用，并且这些异构数据源代表了更好地应对旅行中POI推荐问题挑战的巨大潜力。在这项工作中，我们从异构数据源的角度提供了2017年至2022年间关于POI推荐的已发表研究的全面调查。具体来说，我们调查了文献中使用的数据类型和主导的技术方法和评估方法。在其他方面，我们发现当今的研究常常专注于一小范围的数据源，为未来更好地利用异构数据源和多样化数据类型以改进旅行中推荐的作品留下了巨大的潜力。
作者：Zehui Wang, Wolfram H"opken, Dietmar Jannach
论文ID：2308.07426
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-08-17