El rápido crecimiento de los servicios basados en la ubicación (LBSs) ha enriquecido enormemente la vida urbana de las personas y ha atraído a millones de usuarios en los últimos años. Las redes sociales basadas en la ubicación (LBSNs) permiten a los usuarios hacer check-in en una ubicación física y compartir consejos diarios sobre puntos de interés (POIs) con sus amigos en cualquier momento y lugar. Este comportamiento de check-in puede hacer que las experiencias diarias de la vida real se difundan rápidamente a través de Internet. Además, los datos de check-in en LBSNs se pueden explotar completamente para comprender las leyes básicas del movimiento diario y la movilidad de las personas. Este artículo se centra en revisar la taxonomía del modelado de usuarios para recomendaciones de POI a través del análisis de datos de LBSNs. En primer lugar, presentamos brevemente la estructura y las características de los datos de LBSNs, y luego presentamos una formalización del modelado de usuarios para recomendaciones de POI en LBSNs. Dependiendo de qué tipo de datos de LBSNs se utilizó completamente en los enfoques de modelado de usuarios para recomendaciones de POI, dividimos los algoritmos de modelado de usuarios en cuatro categorías: modelado de usuarios basado en datos de check-in puros, modelado de usuarios basado en información geográfica, modelado de usuarios basado en información espacio-temporal y modelado de usuarios basado en información geosocial. Finalmente, resumiendo los trabajos existentes, señalamos los futuros desafíos y nuevas direcciones en cinco posibles aspectos.
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