Show simple item record

Algorithms for collaborative filtering in Point-of-Interest Recommendation Systems

dc.contributor.advisorKuchař Jaroslav
dc.contributor.authorGuzel Samigullina
dc.date.accessioned2019-06-11T14:49:27Z
dc.date.available2019-06-11T14:49:27Z
dc.date.issued2019-06-06
dc.identifierKOS-862365958705
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/82612
dc.description.abstractS dostupností obrovského množství uživatelů a geolokačních sociálních sítí získal v posledních letech problém doporučení míst zájmu značnou pozornost výzkumu. Zatímco předchozí práce zabývající se doporučením míst zájmu se většinou zaměřovaly na zkoumání prostorového, časového a sociálního vlivu, použití dodatečných obsahových informací nebylo cíleně studováno. Tyto dodatečné informace mohou nejen zlepšit kvalitu doporučení, ale také překonat i problém tzv. studeného startu. V této práci navrhuji algoritmus pro doporučení míst zájmu založený na faktorizaci matice s přidanou obsahovou informací -- atributy a kategorie míst zájmu. Navrhuji dvě varianty algoritmu, které mohou pracovat s explicitní a implicitní zpětnou vazbou. Informace o atributech a kategoriích jsou získány z existujících datových sad a použity k měření podobnosti mezi dvěma místy. Experimentální výsledky ukazují, že navrhovaná metoda zlepšuje kvalitu doporučení, překonává většinu populárních algoritmů kolaborativního filtrováni a dokáže efektivně zvládnout problém studeného startu.cze
dc.description.abstractWith the availability of the vast amount of users and Location-based social networks, the problem of POI recommendations has been widely studied and received significant research attention in the last seven years, and many approaches have been suggested. While previous works of POI recommendation mostly focused on investigating the spatial, temporal, and social influence, the use of additional content information has not been directionally studied. Such additional information can not only improve the performance of the recommendation system but also help to overcome the so-called cold start problem. In this paper, we propose the content-aware matrix factorization method based on incorporating POI attribute and categories information. We propose two variants of the algorithm that can work with explicit and implicit feedback. The attribute and categories information of a POI is collected from existing datasets and used to measure the similarity between two POIs. These similarity values are subsequently used as a regularization term added to the objective function of matrix factorization. Experimental results show that the proposed method improves the quality of recommendation, outperforms most state-of-the-art collaborative filtering algorithms and can effectively cope with the so-called cold start problem.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.eng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.cze
dc.subjectSystém doporučování míst zájmucze
dc.subjectfaktorizace maticecze
dc.subjectvážená maticová faktorizacecze
dc.subjectgeolokační sociální síťcze
dc.subjectSGDcze
dc.subjectALScze
dc.subjectPOI Recommendation Systemeng
dc.subjectmatrix factorizationeng
dc.subjectweighted matrix factorizationeng
dc.subjectLocation-based Social Networkeng
dc.subjectSGDeng
dc.subjectALSeng
dc.titleAlgoritmy kolaborativního filtrování pro doporučení míst zájmůcze
dc.titleAlgorithms for collaborative filtering in Point-of-Interest Recommendation Systemseng
dc.typeMAGISTERSKÁ PRÁCEcze
dc.typeMASTER'S THESISeng
dc.contributor.refereeDojčinovski Milan
theses.degree.disciplineWebové a softwarové inženýrstvícze
theses.degree.grantorkatedra softwarového inženýrstvícze
theses.degree.programmeInformatikacze


Files in this item




This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record