Explorando o nível de atividade do usuário para melhorar a precisão dos sistemas de recomendação de pontos de interesse

Abstract

Sistemas de Recomendação (SsR) são aplicados em diversos cenários, tais como comércio eletrônico e, atualmente, em Redes Sociais Baseadas em Localização para recomendar pontos de interesse (POIs). Para cenário de POIs é necessário considerar a influência geográfica deles. As propostas atuais não alcançam resultados satisfatórios. Neste trabalho, abrimos uma nova perspectiva de pesquisa, propondo uma abordagem de pós-processamento que pode ser usada com qualquer SR. Medimos o nı́vel de atividade dos usuários em diferentes subáreas de uma cidade e o usamos para  reordenar os POIs recuperados. Avaliamos nossa proposta considerando seis SsR e três conjuntos de dados do Yelp, obtendo ganhos de até 15% de precisão.