Point-of-interest recommendation system using dynamic graph learning
Creators: name: Μουστάκας, Ευστάθιος Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Σημεία Χάρτη
Δυναμική μάθηση γράφων
Σύστημα δημιουργίας συστάσεων
Point of interest
Dynamic Graph Learning
Recommender system

description: In a rapidly developing era of information dissemination, where it is acquired by various devices on the internet, its size tends to be serious rapidly in size at an increasing rate, resulting in the effective use of efficient ways to organize and also find information relevant to user preferences. In addition, in line with the growth of social media, the need for data analysis related to map has also increased, as spatial data is now integrated into the majority of our everyday applications. For this reason, many recent researches have turned to their investigation of efficient production systems in points of particular geographical importance, the purpose of finding a model that will take into account all the parameters to reach the most efficient conclusion. In the following thesis we deal with the creation of a model for finding places of particular interest, in real time, based on user preferences. This particular model, called StreamNetHash, is an optimized modification of the Nethash algorithm to process data in real time. The process is divided into 3 distinct stages. In the first stage, we create the networks we need, giving weight to each one to build the algorithms. In the second stage, we extend the already existing model by introducing an affected edge detection algorithm to input the graph in real time. In the third the model produces recommendations per stage some steps and these recommendations are evaluated. The evaluation took into account both users as a whole, as well as cold users, i.e. those with minimal history. The results show that the tradeoff between accuracy and time that we achieve in our case is highly successful, and with a minimal loss of accuracy we achieve a dramatic increase in speed.
description: Σε μία ταχέως αναπτυσσόμενη εποχής διάδοσης της πληροφορίας, όπου αυτή αποκτάται από διάφορες συσκευές στο διαδίκτυο, το μέγεθος της πληροφορίας τείνει να αυξάνεται ραγδαία σε μέγεθος με αύξοντα ρυθμό, με αποτέλεσμα την αναγκαία χρήση αποδοτικών τρόπων για την οργάνωση αλλά και την εύρεση πληροφορίας σχετική στις προτιμήσεις των χρηστών. Επιπλέον, σε συνάρτηση με την αύξηση των μέσων δικτύωσης, έχει αυξηθεί και η ανάγκη για ανάλυση δεδομένων πάνω στο χάρτη, μιας και πλέον τα χωρικά δεδομένα είναι ενσωματωμένα στη πλειοψηφία των εφαρμογών μας. Για αυτό το λόγο, πολλές έρευνες τελευταία έχουν στραφεί στην έρευνα αποδοτικών συστημάτων παραγωγής συστάσεων σε σημεία με ιδιαίτερη γεωγραφική σημασία, με σκοπό την εύρεση ενός μοντέλου που θα λαμβάνει υπόψη όλες τις παραμέτρους για να φτάνει στο πιο αποδοτικό συμπέρασμα. Στην παρακάτω εργασία ασχολούμαστε με τη δημιουργία ενός μοντέλου εύρεσης τοποθεσιών ιδιαίτερου ενδιαφέροντος, σε πραγματικό χρόνο, με βάση τις προτιμήσεις του χρήστη. Το συγκεκριμένο μοντέλο, με όνομα StreamNethash, αποτελεί βελτιστοποιημένη τροποποίηση του αλγορίθμου Nethash, ούτως ώστε να επεξεργάζεται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Η διαδικασία χωρίζεται σε 3 διακριτά στάδια. Στο πρώτο στάδιο, δημιουργούμε τα δίκτυα πληροφορία που χρειαζόμαστε, δίνοντας βάρος στο καθένα για τη δόμηση των αλγορίθμων. Στο δεύτερο στάδιο, επεκτείνουμε το ήδη υπάρχον μοντέλο, εισάγοντας έναν αλγόριθμο εύρεσης επηρεαζόμενων ακμών, για να γίνεται εισαγωγή στο γράφο σε πραγματικό χρόνο. Στο τρίτο στάδιο το μοντέλο παράγει συστάσεις ανά κάποια βήματα και αυτές οι συστάσεις αξιολογούνται. Η αξιολόγηση έλαβε υπόψη τόσο τους χρήστες συνολικά, όσο και τους cold start χρήστες, δηλαδή αυτούς με ελάχιστο ιστορικό. Τα αποτελέσματα μαρτυρούν ότι το tradeoff μεταξύ ακρίβειας και χρόνου που επιτυγχάνουμε στην περίπτωση μας είναι άκρως πετυχημένο, καθώς με ελάχιστη απώλεια ακρίβειας πετυχαίνουμε δραματική αύξηση της ταχύτητας.