Μοντέλο συστάσεων τοποθεσίας βασιζόμενο στην από κοινού μάθηση της χωροχρονικής σημαντικότητας των προτιμήσεων των χρηστών σε γεωγραφικά δεδομένα
Creators: name: Χριστοφορίδης, Ιωάννης Ραφαήλ Χριστόφορου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Μοντέλο συστάσεων
Προτιμήσεις χρηστών
Από κοινού μάθηση
POI recommendation
User's preferences
Joint learning

description: Σε αυτή την πτυχιακή ασχολούμαστε με την δημιουργία ενός μοντέλου εύρεσης τοποθεσιών ενδιαφέροντος με βάση το ιστορικό των χρηστών. Το συγκεκριμένο μοντέλο είναι μια υβριδική προσέγγιση μάθησης με σκοπό την παραγωγή συστάσεων. Η διαδικασία χωρίζεται σε 3 στάδια. Στο πρώτο στάδιο δημιουργούμε τα δίκτυα πληροφορίας από το ιστορικό των χρηστών στα οποία δίνουμε ένα βάρος ώστε να καθοριστεί η σημαντικότητα τους στο μοντέλο εκπαίδευσης. Συνολικά σχηματίστηκαν 9 δίκτυα πληροφορίας τα οποία απεικονίζονται σε σχέσεις μονομερών και διμερών γράφων των οποίων οι ακμές έχουν βάρος με διακύμανση από 0 έως 1. Έπειτα, στο δεύτερο στάδιο επεκτείνουμε το μοντέλο LINE ως προς την εύρεση σχέσεων πρώτου και δεύτερου βαθμού εγγύτητας σε αυτά τα δίκτυα πληροφορίας στον ίδιο διανυσματικό χώρο ώστε να εκπαιδεύσουμε το μοντέλο μας. Τέλος, στο τρίτο στάδιο το μοντέλο μας χρησιμοποιεί τα αποτελέσματα για να παράσχει προσωποποιημένες συστάσεις τοποθεσίας. Αξιολογήσαμε την ακρίβεια του μοντέλου με χρήση δύο αρχείων δεδομένων από κοινωνικά δίκτυα συγκριτικά με τον αλγόριθμο GE. Η αξιολόγηση εστιάστηκε στην παροχή συστάσεων 1) προς όλους τους χρήστες, 2) προς τους cold start χρήστες, και 3) προς τις cold start τοποθεσίες. Τα αποτελέσματα υποδεικνύουν ότι η ενσωμάτωση περαιτέρω πληροφορίας στο μοντέλο εκπαίδευσης μας προσωποποιεί περισσότερο τις παρεχόμενες συστάσεις. Επίσης, η χρήση των διαδρομών και των σημείων που ο χρήστης αφιέρωσε περισσότερο χρόνο είναι ικανά να αυξήσουν την ακρίβεια του μοντέλου μιας και υποδεικνύουν μια τάση των χρηστών να αφιερώνουν περισσότερο χρόνο σε σημεία που τους ενδιαφέρουν.
description: In this thesis, we develop a POI recommendation model based on user's past history. It is a hybrid learning approach and consists of a 3 step procedure. First, it creates information networks derived from the users' check-in record that are weighted according to their importance on the training process. In total we use 9 networks with weights valued between 0 and 1. Then, we have extended and trained LINE model to find first and second order proximities among those networks on the same latent space. Finally, at the last step, our model uses the results of the training process to produce POI recommendations. Our method was evaluated in terms for accuracy against 2 big datasets and compared against a state-of-the-art method named GE. The evaluation was performed facing three problems, that are recommendations for: 1) all users, 2) cold start users and 3) cold start POIs. The results indicate that enriching the model with more information networks during learning process further personalize the recommendations. Additionally, the inclusion of routes and stay-points, resulted an increased of the accuracy which is due the fact that users tend to spend more time on POIs they like.