Combining complementary diversification models for personalized point-of-interest recommendations
Atualmente, Redes Sociais Baseadas em Localização (LBSNs) têm se tornado uma ferramenta importante para ajudar pessoas a explorarem novos lugares -- a.k.a., pontos de interesse (POIs). Neste sentido, este trabalho: (1) faz um mapeamento sistemático das abordagens mais recentes aplicadas em LBSN; (2)...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Sociedade Brasileira de Computação (SBC) |
| Repositorio: | Revista Eletrônica de Iniciação Científica |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:journals-sol.sbc.org.br:article/2692 |
| Acceso en línea: | https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2692 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sistemas de recomendação Ponto de interesse Personalização Mapeamento sistemático Framework Recommender systems Point-of-interest Personalization Systematic mapping |
| Sumario: | Atualmente, Redes Sociais Baseadas em Localização (LBSNs) têm se tornado uma ferramenta importante para ajudar pessoas a explorarem novos lugares -- a.k.a., pontos de interesse (POIs). Neste sentido, este trabalho: (1) faz um mapeamento sistemático das abordagens mais recentes aplicadas em LBSN; (2) apresenta uma solução para o trade-off clássico entre acúracia-diversidade de qualquer recomendador; e (3) disponibiliza tal solução por meio de um pacote reprodutível que também inclui todas as ferramentas do mapeamento sistemático e diversos modelos de recomendação de POIs. Nossa solução é chamada DisCovER e apresenta-se como um novo benchmark para o cenário uma vez que apresenta resultados superiores a todos os métodos estado-da-arte. |
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