LANet：面向位置感知活动推荐系统的增强知识库
摘要
近年来，随着 Yelp、Foursquare、Brightkite 等基于位置的社交网络平台日益普及，网络上积累了大量特定位置的评论，这为发现特定位置的活动并开发众多位置感知活动推荐应用创造了机会。此类推荐应用的性能和受欢迎程度在很大程度上取决于后端知识库的丰富性与准确性，而后者又受信息相关性与冗余问题的制约。现有的活动发现工作均未尝试确保所发现知识（即特定位置的活动）的相关性与非冗余性。此外，这些工作中的大多数利用可穿戴传感器、图像或人类 GPS 轨迹，所发现的泛化活动无法传达任何特定位置的知识。本文认真对待上述问题，提出了一种有效的解决方案，从位置感知评论中发现特定位置活动网络（Location-specific Activity Network，简称 LANet）。信息网络 LANet 作为位置感知活动推荐系统的准确、增强且统一的知识库。在构建 LANet 时，我们还引入了新颖的理念，如基于活动的位置相似性检测，以及衡量特定位置活动的独特性、普遍性/特殊性，从而在极大程度上丰富了所述知识库。实验结果表明，所提知识库的信息丰富度与准确性可与人类感知相媲美，这也证明了我们成功实现了所需的解决方案。
引用
@article{arxiv.1606.03480,
title = {LANet: An Enriched Knowledgebase for Location-aware Activity Recommendation System},
author = {Sahisnu Mazumder},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.03480},
year = {2016}
}
备注
Part of the work presented in this dissertation has been published as- "Sahisnu Mazumder, Dhaval Patel and Sameep Mehta. ActMiner: Discovering Location-Specific Activities from Community-Authored Reviews, In 16th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWaK 2014}, Springer International Publishing