A Comparative Study of Recommendation Algorithms in Location-based Social Networks:
Creators: name: Ντέμπος, Δημήτριος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2012
Subjects: Κοινωνικό δίκτυο
Αλγόριθμος σύστασης
Τοποθεσία
Social Network
Recommendation
Location

description: Έχουν περάσει περίπου δέκα χρόνια απο την στιγμή που η Κοινωνική δικτύωση μέσω του ιστού ήρθε στην επιφάνεια. Απο τότε, εκατομμύρια ανθρώπων έχουν καταναλώσει πολύ χρόνο και ενέργια σε αυτή την κατεύθηνση. Η μεγάλη μάζα των χρηστών που συγκέντρωσαν τα κοινωνικά δίκτυα του ιστού, ώθησε την ερευνητική κοινότητα στην διερεύνηση διαφόρων πτυχών των συγκεκριμένων δικτύων. Τα αποτελέσματα της παραπάνω δουλειάς δε, θεωρούνται άκρως αξιόλογα. Παράλληλα, οι τεχνολογικές πρόοδοι επέτρεψαν την ενσωμάτωση των συστημάτων σύστασης και των Γεο-δεδομένων στην παραδοσιακή κοινωνική δομή δικτύωσης. Η παραπάνω πρόοδος οδηγησε λοιπόν στην δημιουργία ενός νέου πεδίου, αυτό της παροχής συστάσεων σε κοινωνικά δίκτυα με βάση την τοποθεσία. Ως εκ τούτου, η ερευνητική κοινότητα άρχισε να λειτουργεί προς την πραπάνω κατεύθυνση, όπου υπάρχει επίσης αξιόλογο έργο. Αν και οι ερευνητές έχουν προτείνει διάφορες προσεγγίσεις για την επίτευξη του στόχου, δεν υπάρχει μια επίσημη συμβολή που τις αξιολογεί συνολικά. Αν και υπάρχουν αλγόριθμοι για την εξαγωγή ομοιότητας ή διαφορετικές προσεγγίσεις για την αναπαράσταση των δεδομένων, δεν υπάρχει μια σαφής υπόδειξη της βέλτιστης λύσης. Τελικά, αυτό είναι και το μεγαλύτερο κίνητρο για την εκπόνηση της ακόλουθης εργασίας. Ως στόχος λοιπόν, ορίζεται η απάντηση στο επερχόμενο ερώτημα. “Ποιά είναι η βέλτιστη λύση για την παροχή σύστασης σε ένα Κοινωνικό δίκτυο με βάση την τοποθεσία" Θα μπορούσε να είναι αλήθεια ότι οι τεράστιες ποσότητες δεδομένων, που διακινούνται στο διαδίκτυο, δεν μπορούν να αντιμετωπιστούν, εύκολα, από καθημερινούς ανθρώπους. Επιπλέον, η γεωγραφική τοποθεσία των δεδομένων φαίνεται να χρησιμεύσει ως η φυσική διάσταση που λείπει από το διαδίκτυο, μέχρι σήμερα. Στην πραγματικότητα, οι νεώτερες γενιές δεν έχουν ζήσει ποτέ χωρίς το Διαδίκτυο. Ως εκ τούτου, θεωρείται πρόκληση η μελέτη ενός πεδίου το οποίο (1) Διαχειρίζεται δεδομένα (2) Ενσωματώνει φυσικές πληροφορίες, όπου υπάρχει έλλειψη, (3) Είναι πιθανόν να γίνει δεκτό από τις νεώτερες γενιές των ανθρώπων και (4) Μπορεί να δρέψει τους καρπούς που τα κοινωνικά δίκτυα έχουν δημιουργήσει τα τελευταία χρόνια. Τελικά, το μέλλον φανερώνει μεγάλες προσδοκίες για τον τομέα. Θα γίνουν τα Κοινωνικά δίκτυα με βάση την τοποθεσία το επόμενο καλύτερο πράγμα στην βιομηχανία του Διαδικτύου; Ο χρόνος θα δείξει...
description: It might be about 10 years since Social Networking over the Internet came into broader view. Since then, millions of people have been consuming great portions of time and energy on that. Apparently, this extrordinary amount of users led researchers to investigate several folds and contribute remarkable work concerning the field. At the same time, technological progressions enabled the incorporation of Recommenders and the Geo-Location data in the traditional Social Networking structure. That is, the rise of Location-based Social Networks became reality. Hence, the research community started to work now, on the direction of Location-based recommendation and there is also remarkable work concerning this discipline. Although researchers have proposed several approaches to achieve the objective, there is not a single contribution that evaluates them in total. Either there are algorithms to extract similarity or different approaches for the data representation, there is not a clear state qualifying the optimal solution. Eventually, this is the greatest motivation for the following thesis. To set a target , this work tries to answer the upcoming question. “Which is the optimal solution for the recommedation proccess in a Location-based Social Network?" It might be true that the tremendous amounts of Data, moving in the web, cannot be handled, easily, by every-day people. In addition, Geo-Location data seems to serve as the physical dimension that web lacks, up to present. In fact, the youngest generations have never lived without the internet. Hence, it is considered a challenge to study a field which (1) Handles Data (2) Incorporates physical information where there is lack, (3) It's probably accepted by the youngest generations of people and (4) It can reap the fruits that Online Social Networks have generated over the recent years. Eventually, the future seems to litter great expectations for the field. Might Location-based Social Networks become the next best thing of the Internet industry? Time will tell...