Resumen

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 en la vida real se difundan rápidamente a través de Internet. Además, los datos de check-in en LBSNs pueden ser completamente explotados para comprender las leyes básicas del movimiento diario y la movilidad humanos. Este documento se centra en revisar la taxonomía de la modelización de usuarios para recomendaciones de POI a través del análisis de datos de LBSNs. Primero, presentamos brevemente la estructura y las características de los datos de LBSNs, y luego presentamos una formalización de la modelización de usuarios para recomendaciones de POI en LBSNs. Dependiendo de qué tipo de datos de L

• Materias:Lector de pantalla Interfaz de usuario Localización en interiores Realidad virtual móvil Redes móviles
• Subjects:Screen reader User interface Indoor localization Mobile virtual reality Mobile networks
• Palabras claves:Crecimiento; Servicios basados en la localización; Modelización de usuarios; Recomendaciones de PDI; LBSN; Datos de check-in
• Keywords:Growth; Location-based services; User modeling; POI recommendations; LBSNs; Check-in data