投稿日: その他 論文紹介

Spatio-Temporal Topic Modeling in Mobile Social Media for Location Recommendation

Bo, Hu and Mohsen, Jamali and Martin, Ester
In Proc. of ICDM 2013

概要

チェックインサービス等でのユーザと場所と時刻を考慮したモデル化をすることで、ユーザに時刻に応じた場所を推薦することを目的とした論文。3種類のデータセットを使って提案モデルの有用性を評価。

先行研究との違い

場所の推薦を目的とした研究の中でも、時間情報まで考慮して推薦するモデルを提案したのはこの論文が初。

手法

トピックモデルを使用。ユーザのある場所へのチェックインのたびに、トピックが生成される。このトピックは、ユーザ固有のトピック分布と、時間依存のトピック分布(例:15時台はトピック2の生起確率が高い)から生成される。トピックに加えて、regionと呼ばれる、ある広がりを持ったエリアを表す隠れ変数も生成される。このregionも、ユーザ固有のregion分布(ユーザAはregion3の生起確率が高い)と、時間依存のregion分布から生成される。
最後に、トピック内での具体的な場所の分布と、regionの中心地からの距離をもとにして、実際にチェックインした場所が生成される。

評価

Twitter、Gowalla、Brightkiteの3種類のチェックインデータセットからニューヨークのチェックインデータを抽出して使用。いずれも公開データセット。region数は50で固定したうえで、トピック数を変化されたときのテストデータでのperplexityの変化のベースライン手法との比較、場所の推薦精度ののベースライン手法との比較を行っている。


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