基于位置社交网络的兴趣点推荐系统：一个实验视角的综述
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2022-01-28 v2
摘要
兴趣点推荐在被称为推荐系统的广泛采用的技术中是一个日益增长的研究与开发领域。其中，那些利用来自基于位置的社交网络（LBSNs）信息的推荐系统如今非常流行，并且可以处理不同的信息源，这给整个社区带来了若干挑战与研究问题。我们提出了一个系统的综述，聚焦于过去 10 年关于该主题的研究。我们讨论并分类了这些工作中使用的算法与评估方法，并指出该领域仍然存在的机遇与挑战。更具体地，我们报告了被更频繁利用的主流推荐技术与信息源（例如地理信号与深度学习方法），同时也警示了该领域缺乏可复现性，这可能阻碍真实的性能提升。
引用
@article{arxiv.2106.10069,
title = {Point-of-Interest Recommender Systems based on Location-Based Social Networks: A Survey from an Experimental Perspective},
author = {Pablo Sánchez and Alejandro Bellogín},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10069},
year = {2022}
}
备注
Submitted in Jul 2020 (revised in September 2021, accepted in January 2022, online January 2022)