![](/images/graphics-bg.png)
Improving POI Recommendation via Dynamic Tensor Completion
المؤلفون المشاركون
Zhao, Xiang
Liao, Jinzhi
Tang, Jiuyang
Shang, Haichuan
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
POI recommendation finds significant importance in various real-life applications, especially when meeting with location-based services, e.g., check-ins social networks.
In this paper, we propose to solve POI recommendation through a novel model of dynamic tensor, which is among the first triumphs of its kind.
In order to carry out timely recommendation, we predict POI by utilizing a completion algorithm based on fast low-rank tensor.
Particularly, the dynamic tensor structure is complemented by the fast low-rank tensor completion algorithm so as to achieve prediction with better performance, where the parameter optimization is achieved by a pigeon-inspired heuristic algorithm.
In short, our POI recommendation via the dynamic tensor method can take advantage of the intrinsic characteristics of check-ins data due to the multimode features such as current categories, subsequent categories, and temporal information as well as seasons variations are all integrated into the model.
Extensive experiment results not only validate the superiority of our proposed method but also imply the application prospect in large-scale and real-time POI recommendation environment.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liao, Jinzhi& Tang, Jiuyang& Zhao, Xiang& Shang, Haichuan. 2018. Improving POI Recommendation via Dynamic Tensor Completion. Scientific Programming،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214684
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liao, Jinzhi…[et al.]. Improving POI Recommendation via Dynamic Tensor Completion. Scientific Programming No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214684
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liao, Jinzhi& Tang, Jiuyang& Zhao, Xiang& Shang, Haichuan. Improving POI Recommendation via Dynamic Tensor Completion. Scientific Programming. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214684
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214684
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)