کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
11012511 1798844 2019 42 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A two-step personalized location recommendation based on multi-objective immune algorithm
ترجمه فارسی عنوان
یک توصیه مکان مکانی دو مرحله ای بر اساس الگوریتم ایمنی چند منظوره
کلمات کلیدی
شبکه های اجتماعی مبتنی بر مکان، اطلاعات جغرافیایی، الگوریتم ایمنی چند هدفه، سیستم توصیهگر،
ترجمه چکیده
تعداد روزافزون کاربران که در شبکه های اجتماعی مبتنی بر مکان شرکت دارند، موجب بروز مشکل اضطراری اطلاعاتی شده است. توصیه فرایندی است که کاربران را از این معضل آزاد کند. اکثر الگوریتم ها یا ویژگی های جغرافیایی و اجتماعی را نادیده می گیرند یا نیاز به یک ضریب قابل تنظیم برای تعیین تأثیر هر یک از ویژگی ها بر نتیجه دارند. همزمان، ترکیب این خواص ثابت کرده است که یک چالش است. در این مقاله پیشنهاد می کنیم یک توصیه دو بعدی موقعیت مکانی شخصی بر مبنای الگوریتم ایمنی چند هدفه ارائه شود. این می تواند به طور همزمان ویژگی های تطبیق شباهت و خواص جغرافیایی را به عنوان دو عملکرد بهینه سازی کند، در نتیجه توصیه های مکان را با بهبود یک هدف مطلوب بدون درهم ریختن از سوی دیگر، به دست می دهد. در این فرایند، هر لیست سازگاری متفاوتی بین شباهت تنظیمات ورود به سیستم و نفوذ جغرافیایی کاربر ایجاد می کند. کاربر انتخاب شده از مجموعه ای از لیست هایی است که از انتخاب فرد از ترکیب های مختلف جمع آوری شده است. مزیت این الگوریتم این است که می تواند لیست کاربران را بدون نیاز به تنظیم هر یک از ضرایب وزن توصیه کند. آزمایشات با استفاده از داده های واقعی نشان داد که الگوریتم پیشنهادی امیدوار کننده است و یک ابزار موثر برای ارائه توصیه های دقیق برای مکان مورد نظر کاربر است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The increasing number of users participating in location-based social networks has resulted in an information overload problem. Recommendation is a process that can free users from this dilemma. Most algorithms either ignore geographical and social properties, or require a tunable coefficient to determine the effect of each property on the outcome. Simultaneously combining these properties has proven to be a challenge. In this paper, we propose a two-step personalized location recommendation that is based on a multi-objective immune algorithm. It can simultaneously optimize the matching qualities of similarity and geographic properties as two functions, thereby providing location recommendations by improving one desired objective without detracting from the other. In the process, each list provides a different compromise between the similarity of check-in preferences and the geographical influence of the user. The user is offered choices from a set of lists that are compiled from the individual's selection of the various tradeoffs. The advantage of this algorithm is that it can recommend user lists without the need to tune any of the weighting coefficients. Experiments performed using the actual data demonstrated that the proposed algorithm is promising and is an effective means for providing accurate recommendations for a user's desired location.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 475, February 2019, Pages 161-181
نویسندگان
, , , , ,