兴趣点推荐：陷阱与可行解决方案
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2026-05-28 v1 人工智能
摘要
兴趣点(POI)推荐在通过建议与用户情境和偏好相匹配的地点和活动(如餐馆、景点、行程和文化景观)丰富旅游体验方面发挥着关键作用。与一些更常见的推荐领域(如音乐和视频)不同，POI推荐天然具有高风险性：用户投入大量时间、金钱和精力来搜索、选择和消费这些建议的POI。尽管该领域已有大量研究工作，但仍存在若干根本性问题，阻碍了其在现实世界中的实际应用。在本文中，我们讨论了当前的POI推荐问题及我们所识别的主要挑战。本文的第一项贡献是对当前POI推荐研究状态的批判性评估，并识别出在三个主要维度上的关键短板：数据集、算法和评估方法。我们突出了诸多持久问题，如缺乏标准化基准数据集、问题定义和模型设计中的错误假设，以及对用户行为和系统性能偏差的不充分处理。第二项贡献是从已识别问题出发，构建的结构化研究议程，提出了涉及多利益相关者设计、情境感知、数据收集、可信度、新型交互和现实世界评估等重要方向的未来工作。
引用
@article{arxiv.2507.13725,
title = {Point of Interest Recommendation: Pitfalls and Viable Solutions},
author = {Alejandro Bellogín and Linus W. Dietz and Francesco Ricci and Pablo Sánchez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.13725},
year = {2026}
}