論文の概要: Using consumer feedback from location-based services in PoI recommender
systems for people with autism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09969v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 08:47:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-22 14:55:55.298304
- Title: Using consumer feedback from location-based services in PoI recommender
systems for people with autism
- Title（参考訳）: PoIレコメンデーションシステムにおける位置情報サービスからの消費者からのフィードバック
- Authors: Noemi Mauro, Liliana Ardissono, Stefano Cocomazzi and Federica Cena
- Abstract要約: 関心のポイント(PoIs)に関するレビューから感覚データを抽出するモデルを提案する。
我々は,多種多様な推薦アルゴリズムに組み込むことで,自閉症とニューロタイプの人々によるアプローチを検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4951754159063295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: When suggesting Points of Interest (PoIs) to people with autism spectrum
disorders, we must take into account that they have idiosyncratic sensory
aversions to noise, brightness and other features that influence the way they
perceive places. Therefore, recommender systems must deal with these aspects.
However, the retrieval of sensory data about PoIs is a real challenge because
most geographical information servers fail to provide this data. Moreover,
ad-hoc crowdsourcing campaigns do not guarantee to cover large geographical
areas and lack sustainability. Thus, we investigate the extraction of sensory
data about places from the consumer feedback collected by location-based
services, on which people spontaneously post reviews from all over the world.
Specifically, we propose a model for the extraction of sensory data from the
reviews about PoIs, and its integration in recommender systems to predict item
ratings by considering both user preferences and compatibility information. We
tested our approach with autistic and neurotypical people by integrating it
into diverse recommendation algorithms. For the test, we used a dataset built
in a crowdsourcing campaign and another one extracted from TripAdvisor reviews.
The results show that the algorithms obtain the highest accuracy and ranking
capability when using TripAdvisor data. Moreover, by jointly using these two
datasets, the algorithms further improve their performance. These results
encourage the use of consumer feedback as a reliable source of information
about places in the development of inclusive recommender systems.
- Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害の患者にPoI(Points of Interest)を提案する際には、ノイズ、明るさ、および場所の知覚に影響を及ぼす他の特徴に対する慣用的な感覚の逆転があることを考慮する必要がある。
したがって、レコメンダシステムはこれらの側面を扱う必要がある。
しかし,PoIsに関するセンサデータの検索は,ほとんどの地理情報サーバがデータ提供に失敗するため,真の課題である。
さらに、アドホックなクラウドソーシングキャンペーンは、大きな地理的領域をカバーし、持続可能性の欠如を保証していない。
そこで我々は,位置情報サービスによって収集された消費者のフィードバックから,世界中のレビューを自発的に投稿する場所に関する感覚データを抽出した。
具体的には,poisに関するレビューから感覚データを抽出するモデルと,ユーザ嗜好と互換性情報の両方を考慮して項目評価を予測するレコメンダシステムへの統合を提案する。
我々は,多種多様な推薦アルゴリズムに組み込むことで,自閉症とニューロタイプの人々によるアプローチを検証した。
テストでは、クラウドソーシングキャンペーンに組み込まれたデータセットと、tripadvisorレビューから抽出したデータセットを使用しました。
その結果,TripAdvisorデータを用いた場合,アルゴリズムは高い精度とランキングを得ることができた。
さらに、これらの2つのデータセットを共同で使用することにより、アルゴリズムはパフォーマンスをさらに向上する。
これらの結果は,インクルーシブレコメンダシステムの開発において,信頼性の高い情報源としての消費者フィードバックの利用を促進する。
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