Resumen

Las recomendaciones de puntos de interés (POI) son una forma popular de servicio personalizado en la que los usuarios comparten la ubicación de sus POI y contenido relacionado con sus contactos en redes sociales basadas en la ubicación (LBSNs). La similitud y la relación entre usuarios del mismo tipo de POI se utilizan con frecuencia para la recuperación de trayectorias, pero la mayoría de los trabajos existentes se basan en las características explícitas de todos los registros de check-in de los usuarios sin considerar las actividades individuales. Proponemos un método de recomendación de POI que intenta recomendar de manera óptima tipos de POI para servir a múltiples usuarios. El método propuesto tiene como objetivo predecir los POI de destino de un usuario y buscar usuarios similares de las mismas regiones de interés, optimizando así la tasa de aceptación del usuario para cada recomendación. El método propuesto también emplea el modelo de Markov de orden variable para determinar la distribución de los POI de un usuario basándose en sus historias de viaje en LBSNs. Para mejorar aún más la experiencia de los

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Recomendaciones; Usuarios; POI; Método; Usuarios similares; Intereses
• Keywords:Recommendations; Users; POI; Method; Similar users; Interests