利用异构数据的兴趣点推荐综述
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2024-12-06 v4
摘要
旅游业是推荐系统的重要应用领域。在该领域中，推荐系统例如负责提供交通、住宿、兴趣点（points-of-interest, POIs）等的个性化推荐。在这些任务中，尤其是向个体游客推荐可能感兴趣的POI的问题近年来获得了越来越多的关注。然而，由于用户上下文的多变性，向游客提供POI推荐可能尤其具有挑战性。随着Web的快速发展和当今大量在线服务，来自各种来源的海量数据已变得可用，这些异构数据代表了更好地应对POI推荐问题挑战的巨大潜力。在本工作中，我们对2021至2023年间关于POI推荐问题的已发表研究进行了综述。我们调研了文献以识别所使用的信息类型、技术与评估方法。基于分析，我们观察到当前研究倾向于关注相对狭窄的信息类型范围，并且通过利用异构数据来改进POI推荐存在显著潜力。作为首个以信息为中心的POI推荐研究综述，本研究为旨在开发更精准、个性化和上下文感知的POI推荐系统的研究人员提供了参考。
引用
@article{arxiv.2308.07426,
title = {A Survey on Point-of-Interest Recommendations Leveraging Heterogeneous Data},
author = {Zehui Wang and Wolfram Höpken and Dietmar Jannach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.07426},
year = {2024}
}