2. OVERVIEW OF OUR RECOMMENDER SYST

2. OVERVIEW OF OUR RECOMMENDER SYSTEM In this section, we first demonstrate the user interface of this recommender system usingafewcases.Then,wedefinesometermsusedinthisarticleand briefly introduce the architecture of our system.
2.1. User Interface of the System The recommender system reported in this article is an important component of our project GeoLife [Zheng et al. 2009a and 2010d], which is a GPS-log-driven application on Web maps. GeoLife focuses on lively visualization [Zheng et al. 2008c and 2008d], fast retrieval [Wang et al. 2008; Chen et al. 2010] and a deep understanding of GPS tracklogs[Lietal.2008;Zhengetal.2008a,2008b,2009b,2010a,2010b,2010c,2010e, 2010f] for both personal and public use. This recommender system has been deployed in the prototype of GeoLife as a part of research result. Figure 1 presents the user interface of our recommender system. A particular user, John, can sign in GeoLife using his Live ID. In GeoLife, we help John maintain a personal Web site, called MyGeoLife, where John can upload and manage his own trajectory data. By default, the data is private for John’s personal use; however, John can pick out some GPS trajectories to share with others if he desires. Once he makes public some trajectories, we are able to provide him with a more personalized location recommendation. After logging onto MyGeoLife, in the right box of the window, John can discover a group of potential friends and a set of geospatial locations recommended to him. These potential friends are more likely to share similar tastes (in terms of location history) with John as compared to other users in this community. Below the recommended friends,thetopfivegeospatialregionsthatmightmatchJohn’sinterestsarealsolisted with corresponding thumbnails. These regions are mined from those potential friends’ past experiences; John has not found them by himself. With a database of POI, we are abletoidentifyapropernameforagivenregionusinganinversegeo-codingtechnology. Further, we can understand the properties of a georegion based on the categories of the POIs located in this region. Here, we differentiate four kinds of categories,

Kết quả (Việt) 2:

2. TỔNG QUAN HỆ THỐNG Recommender CHÚNG TÔI Trong phần này, chúng tôi fi đầu tiên chứng minh các giao diện người dùng của hệ thống này recommender usingafewcases.Then, wede fi nesometermsusedinthisarticleand brie fl y giới thiệu kiến trúc của hệ thống của chúng tôi.
2.1. Giao diện người dùng của hệ thống Hệ thống recommender báo cáo trong bài viết này là một thành phần quan trọng của GeoLife [Zheng et al dự án của chúng tôi. 2009a và 2010d], đó là một ứng dụng GPS-log theo định hướng trên bản đồ Web. GeoLife tập trung vào sinh động trực quan [Zheng et al. 2008c và 2008d], truy nhanh [Wang et al. 2008; Chen et al. 2010] và một sự hiểu biết sâu sắc về tracklogs GPS [Lietal.2008; Zhengetal.2008a, 2008b, 2009b, 2010a, 2010b, 2010c, 2010E, 2010f] cho người dùng cá nhân và công cộng. Hệ thống recommender này đã được triển khai trong các mẫu thử nghiệm của GeoLife như là một phần của kết quả nghiên cứu. Hình 1 trình bày các giao diện người dùng của hệ thống recommender của chúng tôi. Một người sử dụng đặc biệt, John, có thể đăng nhập GeoLife sử dụng Live ID của mình. Trong GeoLife, chúng tôi giúp John duy trì một trang web cá nhân, được gọi là MyGeoLife, nơi mà John có thể tải lên và quản lý dữ liệu quỹ đạo của riêng mình. Theo mặc định, dữ liệu là riêng cho sử dụng cá nhân của John; Tuy nhiên, John có thể chọn ra một số quỹ đạo GPS để chia sẻ với những người khác nếu anh ta muốn. Một khi ông đã làm cho công chúng một số quỹ đạo, chúng tôi có thể cung cấp cho anh ta với một đề nghị vị trí cá nhân. Sau khi đăng nhập vào MyGeoLife, trong hộp bên phải của cửa sổ, John có thể phát hiện ra một nhóm bạn bè tiềm năng và một tập hợp các vị trí địa lý không gian được đề nghị để anh ta. Những người bạn tiềm năng có nhiều khả năng để chia sẻ sở thích tương tự (về lịch sử vị trí) với John so với những người dùng khác trong cộng đồng này. Dưới đây những người bạn đề nghị, thetop fi vegeospatialregionsthatmightmatchJohn'sinterestsarealsolisted với hình thu nhỏ tương ứng. Những vùng này được khai thác từ những kinh nghiệm qua những người bạn tiềm năng '; John đã không tìm thấy chúng bằng chính mình. Với một cơ sở dữ liệu của POI, chúng tôi abletoidentifyapropernameforagivenregionusinganinversegeo-codingtechnology. Hơn nữa, chúng ta có thể hiểu được các tính chất của một georegion dựa trên các chuyên mục của POI nằm trong khu vực này. Ở đây, chúng ta phân biệt bốn loại chủng loại,