[논문]소셜 미디어 상에서 개인화된 여행 경로 추천 기법

임종태; 복경수; 유재수

doi:10.5392/jkca.2019.19.02.284

소셜 미디어 상에서 개인화된 여행 경로 추천 기법
Personalized Travel Path Recommendation Scheme on Social Media 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.2, 2019년, pp.284 - 295

(충북대학교 정보통신공학과) , 임종태 (충북대학교 정보통신공학과) , 복경수 (충북대학교 정보통신공학과) , 유재수 (충북대학교 정보통신공학과)

초록
AI-Helper

소셜 미디어 환경에서 여행과 커뮤니티에서 기고한 사진과 관련된 메타 데이터 (태그, 지리적 위치 및 찍은 날짜)에 기반한 개인화 된 여행 경로 추천 기법이 연구되고 있다. 사용자는 소설 미디어를 사용하고 자신의 위치 기록을 여행 경로의 형태로 기록한다. 이러한 여행 경로 정보는 미래의 여행자들에게 새로운 추천 정보를 제공하기 위한 유용한 정보로 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 라이프 로그를 기반으로 한 개인화 된 여행 경로 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 여행자 및 지역 사회가 제공한 라이프 로그 및 사진 정보를 활용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 개별 관심 장소가 아닌 대중적인 여행 경로도 추천 할 수 있다 (POI). 제안하는 개인화된 여행 경로 추천 기법은 POI 가지치기 단계와 여행 경로 생성 단계로 구성된다. POI 가지치기 단계에서는 POI 전체 데이터로부터 사용자에게 추천할 경로를 생성하는데 필요한 POI만을 남기고 가치기를 수행한다. 여행 경로 생성 단계에서는 POI 가지치기 단계를 통해 도출된 POI 사용자 관심도, 비용, 시간, 이벤트 등을 고려하여 후보 경로를 생성한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In the recent times, a personalized travel path recommendation based on both travelogues and community contributed photos and the heterogeneous meta-data (tags, geographical locations, and date taken) which are associated with photos have been studied. The travellers using social media leave their location history, in the form of paths. These paths can be bridged for acquiring information, required, for future recommendation, for the future travellers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme, based on social life log. By taking advantage, of two kinds of social media, such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme, can not only be personalized to user's travel interest, but also be able to recommend, a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). The proposed personalized travel route recommendation method consists of two steps, which are: pruning POI pruning step and creating travel path step. In the POI pruning step, candidate paths are created by the POI derived. In the creating travel path step, the proposed scheme creates the paths considering the user's interest, cost, time, season of the topic for more meaningful recommendation.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Overall Structure of the Proposed System
그림 Fig. 2. Pruning of POIs
그림 Fig. 3. The Paths Obtained from 8 POIs
그림 Fig. 4. Calculating Weight of Price Score
그림 Fig. 5. Calculating Weight of Rating Score
그림 Fig. 6. Calculating Weight of Hour Score
표 Table 1. Environment of the Performance Evaluation
표 Table 2. Data of the Performance Evaluation
그림 Fig. 7. POI Score Calculation
그림 Fig. 8. Precision
그림 Fig. 9. Recall

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

The performance of the proposed scheme was verified by comparing the memory usage and query response times with those of existing schemes. Furthermore, threshold values were also evaluated to determine which threshold showed the best efficiency.

참고문헌 (21)

Mingxin Gan and Rui Jiang, "FLOWER: Fusing global and local associations towards personalized social recommendation," Future Generation Comp. Syst, Vol.78, pp.462-473, 2018.

상세보기
Yu Zheng, Lizhu Zhang, Xing Xie, and Wei-Ying Ma, "Mining interesting locations and travel sequences from GPS trajectories," WWW, pp.791-800, 2009.
Kwan Hui Lim, Jeffrey Chan, Christopher Leckie, and Shanika Karunasekera, "Personalized trip recommendation for tourists based on user interests, points of interest visit durations and visit recency," Knowl. Inf. Syst. Vol.54, No.2, pp.375-406, 2018.

상세보기
Fatemeh Rezaeimehr, Parham Moradi, Sajad Ahmadian, Nooruldeen Nasih Qader, and Mahdi Jalili, "TCARS: Time- and Community-Aware Recommendation System," Future Generation Comp. Syst, Vol.78, pp.419-429, 2018.

상세보기
Ramesh Baral and Tao Li, "Exploiting the roles of aspects in personalized POI recommender systems," Data Min. Knowl. Discov, Vol.32, No.2, pp.320-343, 2018.

상세보기
Long Guo, Jie Shao, Kian-Lee Tan, and Yang Yang, "WhereToGo: Personalized Travel Recommendation for Individuals and Groups," MDM, Vol.1, pp.49-58, 2014.
Qi Liu, Yong Ge, Zhongmou Li, Enhong Chen, and Hui Xiong, "Personalized Travel Package Recommendation," Proc. ICDM, pp.407-416, 2011.
Abdul Majid, Ling Chen, Gencai Chen, Hamid Turab Mirza, Ibrar Hussain, and John Woodward, "A context-aware personalized travel recommendation system based on geotagged social media data mining," International Journal of Geographical Information Science, Vol.27, No.4, pp.662-684, 2013.

상세보기
Ge Cui, Jun Luo, and Xin Wang, "Personalized travel route recommendation using collaborative filtering based on GPS trajectories," Int. J. Digital Earth, Vol.11, No.3, pp.284-307, 2018.

상세보기
Yu Zheng, Xing Xie, and Wei-Ying Ma, "GeoLife: A Collaborative Social Networking Service among User, Location and Trajectory," IEEE Data Eng. Bul, Vol.33, No.2, pp.32-39, 2010.
Chenzhong Bin, Tianlong Gu, Yanpeng Sun, Liang Chang, Wenping Sun, and Lei Sun, "Personalized POIs Travel Route Recommendation System Based on Tourism Big Data," Proc. PRICAI, pp.290-299, 2018.
Gang Hu, Jie Shao, Fumin Shen, Zi Huang, and Heng Tao Shen, "Unifying Multi-Source Social Media Data for Personalized Travel Route Planning," Proc. SIGIR, pp.893-896, 2017.
Zilu Liang and Yasushi Wakahara, "A route guidance system with personalized rerouting for reducing traveling time of vehicles in urban areas," Proc. ITSC, pp.1541-154, 2014.
Siya Bao, Masao Yanagisawa, and Nozomu Togawa, "Personalized one-day travel with multi-nearby-landmark recommendation," Proc. ICCE-Berlin, pp.239-242, 2017.
K. S. Bok, He Li, J. T. Lim, and J. S. Yoo, "Discovering Congested Routes Using Vehicle Trajectories in Road Networks," Adv. in MM, Vol.2015, pp.420689:1-420689:7, 2015.
Mohammad Aliannejadi and Fabio Crestani, "Personalized Context-Aware Point of Interest Recommendation," CoRR, vol.abs/1806.05736, 2018.
Ling-Yin Wei, Wen-Chih Peng, and Wang-Chien Lee, "Exploring pattern-aware travel routes for trajectory search," ACM TIST, Vol.4, No.3, pp.48:1-48:25, 2013.
Davide Feltoni Gurini, Fabio Gasparetti, Alessandro Micarelli, and Giuseppe Sansonetti, "Temporal people-to-people recommendation on social networks with sentiment-based matrix factorization," Future Generation Comp. Syst, Vol.78, pp.430-439, 2018.

상세보기
Mehmet Kayaalp, Tansel Ozyer, and Sibel Tariyan Ozyer, "A Collaborative and Content Based Event Recommendation System Integrated with Data Collection Scrapers and Services at a Social Networking Site," Proc. ASONAM, pp.113-118, 2009.
Yu Zheng, Yukun Chen, Xing Xie, and Wei-Ying Ma, "GeoLife 2.0: A Location-Based Social Networking Service," Proc. Mobile Data Management, pp.357-358, 2009.
Magdalini Eirinaki, Jerry Gao, Iraklis Varlamis, and Konstantinos Tserpes, "Recommender Systems for Large-Scale Social Networks: A review of challenges and solutions," Future Generation Comp. Syst, Vol.78, pp.413-418, 2018.

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