Fugu-MT 論文翻訳(概要): BTRec: BERT-Based Trajectory Recommendation for Personalized Tours

論文の概要: BTRec: BERT-Based Trajectory Recommendation for Personalized Tours

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19886v1
Date: Mon, 30 Oct 2023 18:00:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-01 18:15:26.170723
Title: BTRec: BERT-Based Trajectory Recommendation for Personalized Tours
Title（参考訳）: BTRec: BERTベースのパーソナライズドツアーのためのトラジェクトリレコメンデーション
Authors: Ngai Lam Ho, Roy Ka-Wei Lee, Kwan Hui Lim
Abstract要約: 多くのツアーレコメンデーションツールは、人気のPoints of Interest(POI)やルーティング制約など、限られた要素しか考慮していない。本稿では,提案する反復アルゴリズムであるBTREC (BERT-based Trajectory Recommendation)を提案する。我々の推薦システムは、訪問したPOIを最大化する旅行イテナリーを作成するとともに、POIのカテゴリと時間可用性のユーザの好みを考慮した旅行イテナリーを作成することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.753123338256321
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: An essential task for tourists having a pleasant holiday is to have a well-planned itinerary with relevant recommendations, especially when visiting unfamiliar cities. Many tour recommendation tools only take into account a limited number of factors, such as popular Points of Interest (POIs) and routing constraints. Consequently, the solutions they provide may not always align with the individual users of the system. We propose an iterative algorithm in this paper, namely: BTREC (BERT-based Trajectory Recommendation), that extends from the POIBERT embedding algorithm to recommend personalized itineraries on POIs using the BERT framework. Our BTREC algorithm incorporates users' demographic information alongside past POI visits into a modified BERT language model to recommend a personalized POI itinerary prediction given a pair of source and destination POIs. Our recommendation system can create a travel itinerary that maximizes POIs visited, while also taking into account user preferences for categories of POIs and time availability. Our recommendation algorithm is largely inspired by the problem of sentence completion in natural language processing (NLP). Using a dataset of eight cities of different sizes, our experimental results demonstrate that our proposed algorithm is stable and outperforms many other sequence prediction algorithms, measured by recall, precision, and F1-scores.
Abstract（参考訳）: 楽しい休日を訪れる観光客にとって重要な課題は、特に不慣れな都市を訪れる際に、適切なレコメンデーションを十分に計画された旅程を持つことである。多くのツアーレコメンデーションツールは、popular point of interest(pois)やルーティング制約など、限られた数の要素のみを考慮に入れている。したがって、それらが提供するソリューションは、必ずしもシステムの個々のユーザーと一致しないかもしれない。本稿では,poibert埋め込みアルゴリズムから,bertフレームワークを用いたpoisのパーソナライズされたイテナリーを推奨するbtrec (bert-based tracking recommendation)を提案する。我々のBTRECアルゴリズムは、過去のPOI訪問と共にユーザの人口統計情報を修正されたBERT言語モデルに組み込んで、ソースと宛先のPOIのペアが与えられた場合、パーソナライズされたPOI反復予測を推奨する。我々の推薦システムは、訪問したPOIを最大化する旅行イテナリーを作成するとともに、POIのカテゴリと時間可用性のユーザの好みを考慮した旅行イテナリーを作成することができる。我々の推薦アルゴリズムは、自然言語処理(NLP)における文補完の問題に大きく影響されている。異なる大きさの8つの都市からなるデータセットを用いて,提案アルゴリズムが安定であり,リコール,精度,f1-scoreで測定した他の多くのシーケンス予測アルゴリズムよりも優れていることを示す。

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