A Random Walk Around the City: New Venue Recommendation in Location-Based Social Networks のメモ
昨日読んだ論文の筆者らが書いたやつ
やること
LBSN のデータを利用して,場所の推薦をする
- 今回は,foursquare と Gowalla を対象にしている
この論文では,LBSN のユーザとチェックインをノードとして扱い,グラフを構築し,
そのグラフに基づいて,ランダムウォークして,確率の高い場所を推薦している
比較対象
- 頻度ベースの手法
- 協調フィルタリング
協調フィルタリング
- ユーザのチェックインベクトルを利用した,k-NN のユーザベースな CF
- ある場所にチェックインしたユーザの集合を利用した,アイテムベースの CF
- Matrix Factorization を利用した CF
ランダムウォーク
グラフの構築
- ユーザとそのユーザがチェックインした場所
- ユーザとそのフレンド
に関してエッジをはる
重みありと重み無し
- すべてのエッジに対して,等確率で重みを設定するモデル
- ユーザのチェックイン頻度,ユーザのフレンドの数に基づいて,エッジに重みを設定するモデル
の2つの手法を試している
結果
- 酔歩
- 重みなし(rwr)でも重みあり(wrwr)でもあまり変わらない
- CF
- ユーザベース(knn)や MF はかなり精度が低い...
- アイテムベース(placenet)は健闘している
- 頻度ベース
- 人気順(popularity)もかなり健闘している
感想
人気順でいいんじゃないかこれ...

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