정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
날씨 특성을 고려한 그래프 임베딩 기반 관심 장소 추천 |
| 영문제목(English Title) |
Graph Embedding-Based Point-Of-Interest Recommendation Considering Weather Features |
| 저자(Author) |
이건우
김종선
정연돈
Kun Woo Lee
Jongseon Kim
Yon Dohn Chung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 03 PP. 0221 ~ 0230 (2022. 03) |
한글내용
(Korean Abstract) |
관심 장소 추천은 위치 기반 서비스들이 빠르게 증가하면서 사용자들에게 그들의 위치와 관련된 적절한 정보를 제공하고자 활발히 연구되고 있는 분야이다. 최근 TransRec과 같이 그래프 임베딩을 사용한 번역 기반 추천 시스템이 큰 관심을 받고 있다. 본 논문은 TransRec이 사용자와 장소 사이의 복잡한 관계를 표현하기 어렵고, 관계 임베딩이 날씨 특성을 고려하지 않고 고정되어 있다는 단점을 발견하였다. TransRec의 단점을 극복하고자, 날씨를 고려한 그래프 임베딩 기반 관심 장소 추천 기법 WAPTRec을 제안한다. WAPTRec은 범주 투영 행렬과 어텐션 메커니즘을 사용하여 동일한 장소 임베딩을 사용자마다 다르게 표현할 수 있다. 또한, 사용자의 과거 이동 기록과 장소의 범주, 그리고 날씨 특성을 활용하여 더 높은 추천 정확도를 제공한다. 공개 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 WAPTRec이 기존의 번역 기반 추천 방법들보다 뛰어남을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
As the Location-Based Services (LBS) grow rapidly, the Point-Of-Interest (POI) recommendation becomes an active research area to provide users appropriate information relevant to their locations. Recently, translation-based recommendation systems using graph embedding, such as TransRec, are attracting great attention. In this paper, we discovered some drawbacks of TransRec; it is limited in expressing the complex relationship between users and POIs, and the relation embedding is fixed without considering weather features. We propose WAPTRec, a graph embedding-based POI recommendation method considering the weather, that overcomes the drawback of TransRec. WAPTRec can represent the same POI embedding in different ways according to users by using a category projection matrix and attention mechanism. In addition, it provides better recommendation accuracy by utilizing the users’ movement history, category of POIs and weather features. Experiments using public datasets illustrated that WAPTRec outperformed the conventional translation-based recommendation methods. |
| 키워드(Keyword) |
관심 장소
추천 시스템
날씨 특성
임베딩
어텐션 메커니즘
point of interest
recommendation system
weather feature
embedding
attention mechanism
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