Minería y Planificación de Rutas Conscientes del Tiempo a partir de Datos de Check-in

Los servicios basados en la ubicación permiten a los usuarios realizar acciones de check-in, que no solo registran sus actividades geo-espaciales, sino que también proporcionan una abundante fuente para que los científicos de datos analicen y planifiquen un sistema de recomendación geográfica más preciso y útil. En este documento, presentamos un problema novedoso de Planificación de Rutas Conscientes del Tiempo (TRP) utilizando datos de check-in de ubicación. La idea central es que el placer de permanecer en los lugares a lo largo de una ruta se ve significativamente afectado por su tiempo de visita. Cada lugar tiene su propio tiempo de visita adecuado debido a la categoría, el objetivo y la población. Para considerar el tiempo de visita de los lugares en la planificación de rutas, desarrollamos un marco de planificación de rutas consciente del tiempo en tres etapas. Primero, dado que suele haber tiempo de ruido en los lugares existentes o ninguna información de visita en los nuevos lugares construidos, ideamos un método de inferencia, LocTimeInf, para predecir y recuperar el tiempo de visita de la ubicación en las rutas. En segundo lugar, nuestro objetivo es encontrar los comportamientos de transición de ubicación representativos y populares conscientes del tiempo a partir de los datos de check-in de los usuarios, y se propone un algoritmo de Minería de Patrones de Tránsito Conscientes del Tiempo (TTPM) correspondientemente. Tercero, basándonos en los patrones de tránsito conscientes del tiempo extraídos, desarrollamos un algoritmo de Búsqueda de Rutas Apropiadas (PR-Search) para construir las rutas finales conscientes del tiempo para recomendaciones. Los experimentos con datos de check-in de Gowalla muestran la prometedora efectividad y eficiencia de los métodos propuestos, en comparación con una serie de competidores.