Resumen

Recientemente, están surgiendo muchos sitios web de reseñas locales como Yelp, que han facilitado en gran medida la vida diaria de las personas, como la búsqueda de comida. Sin embargo, no logran satisfacer las demandas de los viajeros porque estos están más interesados en las especialidades locales de una ciudad en lugar de los restaurantes mejor clasificados de la ciudad. Para resolver este problema, este artículo presenta un algoritmo de extracción de especialidades locales, que utiliza tanto los datos estructurados de los sitios web de reseñas locales como el contenido generado por los usuarios (UGC) no estructurado de los sitios de preguntas y respuestas de la comunidad, y de los diarios de viaje. El algoritmo propuesto extrae nombres de platos de los datos de reseñas locales para construir un documento para cada ciudad, y aplica un algoritmo de ponderación en estos documentos para clasificar los platos. Las correlaciones plato-ciudad se calculan a partir de UGC no estructurado, y se combinan con la puntuación de clasificación para descubrir las especialidades locales. Finalmente, se fusionan los duplicados en

• Materias:Comunicación Multimedia Proxy anónimo Diseño de imagen Emparejamiento bilineal Red sistemática
• Subjects:Multimedia communication Anonymous proxy Image design Bilinear matching Systematic network
• Palabras claves:Sitios web de reseñas locales; Viajeros; Especialidades locales; Algoritmo de minería; Contenido generado por el usuario; Datos estructurados
• Keywords:Local review websites; Travelers; Local specialties; Mining algorithm; User-generated content; Structured data