論文の概要: BERT4Loc: BERT for Location -- POI Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01375v2
• Date: Tue, 16 May 2023 13:23:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 19:56:26.529775
• Title: BERT4Loc: BERT for Location -- POI Recommender System
• Title（参考訳）: bert4loc:位置情報のためのbert -- poiレコメンデーションシステム
• Authors: Syed Raza Bashir, Shaina Raza, Vojislav Misic
• Abstract要約: 本稿では,変換器からの双方向表現(BERT)を用いた位置認識レコメンデーションシステムを提案する。 本モデルでは,位置情報とユーザの嗜好を組み合わせることで,シーケンス内の次のPOIを予測するモデルと比較して,より適切なレコメンデーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommending points of interest (POIs) is a challenging task that requires extracting comprehensive location data from location-based social media platforms. To provide effective location-based recommendations, it's important to analyze users' historical behavior and preferences. In this study, we present a sophisticated location-aware recommendation system that uses Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) to offer personalized location-based suggestions. Our model combines location information and user preferences to provide more relevant recommendations compared to models that predict the next POI in a sequence. Our experiments on two benchmark dataset show that our BERT-based model outperforms various state-of-the-art sequential models. Moreover, we see the effectiveness of the proposed model for quality through additional experiments.
• Abstract（参考訳）: 参照ポイント(POI)は、位置情報ベースのソーシャルメディアプラットフォームから包括的な位置情報を抽出する必要がある課題である。 効果的な位置情報ベースのレコメンデーションを提供するためには,ユーザの過去の行動や好みを分析することが重要である。 本研究では,変換器による双方向エンコーダ表現(BERT)を用いた位置認識型レコメンデーションシステムを提案する。 本モデルでは,位置情報とユーザの嗜好を組み合わせることで,シーケンス内の次のPOIを予測するモデルと比較して,より適切なレコメンデーションを提供する。 2つのベンチマークデータセットにおける実験は、bertベースのモデルが様々な最先端のシーケンシャルモデルを上回ることを示している。 さらに,追加実験により,提案モデルの有効性を検証した。

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