5
Đề nghị các bạn bè và địa điểm Dựa vào cá nhân Location History
YU ZHENG, Microsoft Research Asia Lizhu ZHANG và Zhengxin MA, Đại học Thanh Hoa XING Tạ và WEI-YING MA, Nghiên cứu Microsoft châu Á
sẵn có ngày càng tăng của công nghệ định vị mua lại (GPS, mạng GSM, vv .) cho phép mọi người đăng nhập lịch sử vị trí với dữ liệu không-thời gian. Lịch sử vị trí trong thế giới thực ngụ ý, một số phạm vi, quyền lợi của người sử dụng ở những nơi, và mang lại cho chúng ta cơ hội để hiểu được mối tương quan giữa người sử dụng andlocations.Inthisarticle, recommenderforthegeographicalinformationsystems wemovetowardsthisdirectionandreportonapersonalizedfriendandlocation (GIS) ontheWeb.First, inthisrecommendersystem, aparticularindividual'svisitstoageospatialregionintherealworldareusedastheirimplicitratingsonthat khu vực. Thứ hai, chúng ta đo sự giống nhau giữa người sử dụng về mặt lịch sử vị trí của họ và đề nghị mỗi người sử dụng một nhóm bạn tiềm năng trong một cộng đồng GIS. Thứ ba, chúng tôi ước tính lợi ích của một cá nhân trong một tập hợp các vùng unvisited do liên quan / lịch sử vị trí của mình và của những người khác. Một số địa điểm unvisited mà có thể phù hợp với thị hiếu của họ có thể được khuyến khích để các cá nhân. Một khung, được gọi là một phép đo tương tự thứ bậc, dựa trên đồ thị (HGSM), được đề xuất để thống nhất mô hình lịch sử vị trí của mỗi cá nhân, và có hiệu quả đo sự giống nhau giữa các người dùng. Trong khuôn khổ này, chúng tôi đưa vào tài khoản của ba yếu tố: 1) tài sản chuỗi các chuyển động ngoài trời của người dân, 2) sự phổ biến đến thăm một khu vực địa lý không gian, và 3) tài sản theo cấp bậc của không gian địa lý. Hơn nữa, chúng tôi kết hợp một phương pháp dựa trên nội dung vào một thuật toán cộng tác fi ltering dựa trên người dùng, trong đó sử dụng HGSM là biện pháp tương tự sử dụng, để ước tính giá của một người sử dụng vào một mục. Chúng tôi đánh giá hệ thống recommender này dựa trên các dữ liệu GPS thu thập bằng 75 đối tượng trong khoảng thời gian 1 năm trong thế giới thực. Kết quả là, nhanh hơn so với các biện pháp tương tự HGSM liên quan, cụ thể là giống nhau-by-count, cosine tương đồng, và Pearson similaritymeasures.Moreover, beyondtheitem-basedCFmethodandrandomrecommendations, oursystem cung cấp cho người dùng với các địa điểm hấp dẫn hơn và kinh nghiệm người dùng tốt hơn thiệu. CategoriesandSubjectDescriptors: H.2.8 [DatabaseManagement]: DatabaseApplications-Datamining; I.5 [Máy Tính]: Pattern Recognition; H.3.3 [Lưu trữ thông tin và Retrieval]: Thông tin tìm kiếm và Retrieval-Clustering, mô hình hồi; H.2.8 [Cơ sở dữ liệu ứng dụng]: Cơ sở dữ liệu không gian và GIS chung Điều khoản: Các thuật toán, đo lường, thí nghiệm bổ sung từ khóa và cụm từ: hệ thống Recommender, không-thời gian khai thác dữ liệu, người sử dụng tương tự, quỹ đạo GPS, lịch sử vị trí, hợp tác fi ltering, GeoLife ACM Reference Định dạng: Zheng, Y., Zhang, L., Ma, Z., Xie, X., và Ma, W.-Y. 2011. Đề nghị các bạn bè và các địa điểm dựa trên lịch sử vị trí cá nhân. ACM Trans. Web 5, 1, Điều 5 (tháng 2 năm 2011), 44 trang. DOI = 10,1145 / 1921591,1921596 http://doi.acm.org/10.1145/1921591.1921596
Bài viết này là một phiên bản mở rộng của Li et al. [2008], trong đó xuất hiện trong Kỷ yếu của Hội nghị quốc tế ACM SIGSPATIAL các tiến bộ của hệ thống thông tin địa lý, 247-256. Địa chỉ của tác giả: Y. Zheng, X. Xie, và W.-Y. Ma, Microsoft Research Asia, Bắc Kinh 100.190, Trung Quốc; email: {Yuzheng, xingx, wyma}@microsoft.com. L. Zhang và Z. Ma, Khoa Kỹ thuật điện tử, Đại học Thanh Hoa, Bắc Kinh 100.184, Trung Quốc; email: {zlz02, mazx}@tsinghuaedu.cn. Giấy phép làm bản sao kỹ thuật số hoặc khó khăn của một phần hoặc tất cả các công việc này để sử dụng cá nhân hoặc lớp học được cấp mà không cần lệ phí cung cấp các bản sao không được thực hiện hoặc phân phối để pro fi t hoặc lợi thế thương mại và copiesshowthisnoticeonthe thành phần fi rstpageorinitialscreenofadisplayalongwiththefullcitation.Copyrightsfor của tác phẩm này thuộc sở hữu của người khác hơn ACM phải được tôn trọng. Suy diễn với tín dụng được phép. Để sao chép nếu không, tái xuất, đăng bài trên các máy chủ, để phân phối lại các danh sách, hoặc sử dụng bất kỳ thành phần nào của công việc này trong các công trình khác đòi hỏi trước khi Speci fi c phép và / hoặc lệ phí. Quyền có thể được yêu cầu từ Ấn Dept., ACM, Inc., 2 Penn Plaza, Suite 701, New York, NY 10121-0701 USA, fax +1 (212) 869-0481, hoặc permissions@acm.org. c? 2011 ACM 1559-1131 / 2011/02-ART5 $ 10,00 DOI 10,1145 / 1921591,1921596 http://doi.acm.org/10.1145/1921591.1921596
giao dịch ACM trên Web, Vol. 5, Quốc lộ 1, Điều 5, Ngày xuất bản: Tháng Hai năm 2011.
5: 2 Y. Zheng et al.
1. GIỚI THIỆU RecommendersystemsarechangingthewaypeopleinteractwiththeWebbyproviding một kinh nghiệm truy cập thông tin cá nhân hóa hơn vì tìm kiếm. Thông thường, các hệ thống này ước tính lợi ích của một người dùng cụ thể từ các dữ liệu ngầm hay rõ ràng được tạo ra bởi người sử dụng. Ngoài ra, môi trường xã hội của một người sử dụng thường có liên quan đến suy luận ra hương vị của họ. Do đó, kết quả kỹ thuật số phù hợp với sở thích của một cá nhân có nhiều khả năng được lấy ra cho anh ấy / cô ấy. Trong những năm qua, các công ty như Amazon [Linden et al. 2003] đã cho thấy hiệu quả của hệ thống tư vấn trong việc cải thiện doanh số bán hàng của một cửa hàng bán lẻ. Tuy nhiên, cho đến nay, hành vi người dùng mostoftheproductsandresearchesrelatedtorecommendationarebasedononline trong cộng đồng Web, chẳng hạn như recommenders tin tức [Das et al. Recommenders 2007] và âm nhạc [Li et al. 2007; Tiemann et al. 2007]. Gần đây, sự lan tỏa ngày càng tăng của công nghệ địa điểm mua lại, như mạng GPS và GSM, được dẫn đến các bộ sưu tập các bộ dữ liệu không-thời gian lớn, mang lại cơ hội khám phá những kiến thức quý giá về phong trào của người sử dụng. Một chi nhánh của các ứng dụng địa lý dựa trên dữ liệu GPS người dùng tạo ra có appearedontheWeb, andreceivedconsiderableattention.Insuchapplications [Bikely; GPS Sharing; SportsDo; Đếm và Smith năm 2007; Zheng et al. 2008c, 2009a, 2010d], usingaGPS-enableddevice, individualscanrecordtheiroutdoormovementswithGPS quỹ đạo khi đi du lịch trong thế giới thực. Sau đó, các cá nhân có thể tải lên các bản ghi vào một cộng đồng web nơi họ có thể hình dung và duyệt đi của riêng mình / kinh nghiệm thể thao trên bản đồ Web. Các hệ thống này cho biết thông tin cơ bản của người dùng, chẳng hạn như khoảng cách, thời gian, vận tốc và, trong một lộ trình cụ thể; thẻ và hình ảnh cũng có thể được hiển thị cho các tuyến đường. Hơn nữa, người dùng có thể trao đổi kinh nghiệm sống lẫn nhau bằng cách chia sẻ quỹ đạo GPS của họ trong cộng đồng Web. GPS-log-chia sẻ cung cấp cho những người có một cách tiếp cận rõ ràng hơn và lạ mắt hơn so với các mô tả dựa trên văn bản để thể hiện kinh nghiệm sống của họ. Ví dụ, thông tin phong phú, chẳng hạn như tốc độ / tốc / mang / độ cao của mỗi điểm, độ dốc / độ cong của một phân khúc và tên của những địa một người sử dụng thông qua, có thể khai thác từ một quỹ đạo xe đạp cưỡi. Theo cách này, người dùng được tạo điều kiện để tiếp thu kiến thức từ quá khứ experiences.Meanwhile của người khác, bybrowsingotherpeople'sGPStrajectoriesonaWebmap, một cá nhân có khả năng phát hiện ra một tuyến đường du lịch mà bạn quan tâm anh ấy / cô ấy. Do đó, các cá nhân có thể nhận được tài liệu tham khảo khi đưa ra quyết định cho kế hoạch du lịch. Thật không may, cho đến nay, các ứng dụng này vẫn sử dụng dữ liệu GPS liệu trực tiếp mà không có nhiều hiểu biết. Đối mặt với một tập dữ liệu lớn của quỹ đạo GPS, người dùng phải bỏ ra rất nhiều dẫn nỗ lực để khám phá các địa điểm phù hợp với thị hiếu của họ tự. Ngược lại với các hoạt động trực tuyến của người sử dụng, các phong trào ngoài trời của người dân trong thế giới thực sẽ bao hàm thêm thông tin về quyền lợi và sở thích của họ. Ví dụ, nếu một người thường đi đến sân vận động và phòng tập thể dục, nó biểu thị rằng người đó có thể thích thể thao. Tương tự như vậy, nếu một người dùng thường xuyên đi đến một số ngọn núi, nó có thể hàm ý rằng người dùng quan tâm đi bộ đường dài. Theo luật fi đầu tiên về địa lý [Tobler 1970], "tất cả mọi thứ có liên quan đến mọi thứ khác, nhưng điều này là gần hơn so với những thứ liên quan xa", những người có lịch sử vị trí tương tự có thể chia sẻ lợi ích và sở thích tương tự. Các vị trí lịch sử hơn họ chia sẻ, càng có nhiều tương quan hai người sử dụng sẽ có những. Nó không phải là dif khăn để hiểu rằng người truy cập vào cùng một quán ăn và trung tâm mua sắm có thể chia sẻ một số lợi ích giải trí tương tự. Ngoài ra, người dùng đi du lịch đến các hồ và thung lũng cùng có thể liên quan đến phong cách tương tự như khách du lịch. Đổi lại, các vùng địa lý truy cập của người sử dụng tương tự có thể bao hàm một le.Asaconsequence fi similarpro, people'slocationhistoriescannotonlyhelpusunderstand sự giống nhau giữa các cá nhân mà còn cho thấy sự tương quan giữa các khu vực địa lý.
Giao dịch ACM trên Web, Vol. 5, Quốc lộ 1, Điều 5, Ngày xuất bản: Tháng Hai năm 2011.
Đề nghị các bạn bè và địa điểm Dựa vào cá nhân Location History 5: 3
Trong bài viết này, chúng tôi báo cáo về một người bạn và vị trí hệ thống recommender cá nhân. Hệ thống này 1) sử dụng lần một cá nhân cụ thể trên một vị trí địa lý không gian trong thế giới thực như / mình xếp hạng tiềm ẩn về vị trí, 2) ước tính tương đồng giữa người sử dụng về mặt lịch sử vị trí của họ, và 3) suy ra lợi ích của một cá nhân trong một nơi unvisited do liên quan / lịch sử vị trí của mình và của những người khác. Trong hệ thống này, mỗi người sử dụng sẽ được đề nghị hai loại của các đối tượng, người dùng tương tự (bạn bè tiềm năng), những người có thể chia sẻ địa điểm tương tự như sở thích và các vùng không gian địa lý couldmatchauser'stastesalthoughhavenothavingbeenfoundbythemselves.Therefore, một cá nhân là fi đầu tiên có thể tổ chức với nỗ lực tối thiểu một số hoạt động xã hội, chẳng hạn như đi bộ đường dài và đi xe đạp. Trong ngắn hạn, như vậy với một danh sách bạn bè trong cộng đồng, người dùng có khả năng cung cấp nhiều lời mời đến các ứng cử viên phải ai cũng có thể có một niềm đam mê liên quan đến lời mời đó. Thứ hai, đưa những nơi được đề nghị từ potentialfriends'locationhistories như vậy, userscaneasilyexpandtheirtravelknowledgeand khám phá các địa điểm mà họ quan tâm. Các công trình nghiên cứu trong bài viết này là một hệ thống recommender địa điểm lịch sử dựa trên, whichestimatesthesimilaritybe
đang được dịch, vui lòng đợi..