Abstract:
ความนิยมและการแพร่หลายของเครือข่ายสังคมออนไลน์ทางด้านสถานที่ดึงดูดให้หลาย ๆ
ผู้ใช้มีการแบ่งปันสถานที่ที่น่าสนใจให้กับผู้ใช้คนอื่น ๆ ในระบบ เมื่อจำนวนผู้ใช้และสถานที่เพิ่มมาก
ขึ้นส่งผลให้ข้อมูลที่ถูกจัดเก็บเพิ่มขึ้นด้วย เช่น ข้อมูลผู้ใช้ ข้อมูลสถานที่ ข้อคิดเห็นของผู้ใช้ต่อสถานที่
และการเช็คอินของผู้ใช้ต่อสถานที่ เป็นต้น ดังนั้นระบบแนะนำสถานที่จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการ
สร้างรายการแนะนำสถานที่ที่น่าสนใจให้กับผู้ใช้การแนะนำสถานที่มีความยากและความท้าทายเพิ่ม
มากขึ้น หากผู้ใช้มีจำนวนการเช็คอินที่น้อยครั้งหรือเป็นผู้ใช้ใหม่ที่เรียกว่าปัญหาการเริ่มต้นได้ยากของ
ผู้ใช้ ดังนั้น แทนที่การพิจารณาประวัติการเช็คอินของผู้ใช้ เราจึงมีการสร้างรายการแนะนำสถานที่ที่
น่าสนใจโดยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการเช็คอินของผู้ใช้คนอื่น ๆ ในระบบ ในงานวิจัยนี้จึงได้
นำเสนอระบบแนะนำสถานที่ที่เรียกว่า N-most interesting location-based recommender
system (NILR) ในการแนะนำสถานที่ที่น่าสนใจให้กับผู้ใช้ใหม่โดยการพิจารณาความถี่และความชอบ
ในการเช็คอินของผู้ใช้คนอื่น ๆ ในระบบ ในกรณีที่ผู้ใช้มีจำนวนการเช็คอินที่มากเพียงพอ การ
พิจารณาประวัติการเช็คอินเพื่อสร้างรายการแนะนำสถานที่เฉพาะบุคคลสามารถให้ความถูกต้องที่
เพิ่มมากขึ้น ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงได้มีการนำเสนอระบบแนะนำสถานที่เฉพาะบุคคลโดยการใช้
ประโยชน์จากการปรับปรุงขั้นตอนวิธีการกรองร่วมสำหรับการแนะนำสถานที่ที่น่าสนใจให้กับผู้ใช้ที่มี
จำนวนการเช็คอินที่มากเพียงพอ จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าขั้นตอนวิธี NILR สามารถให้
ประสิทธิภาพที่ดีกว่าขั้นตอนวิธี HITS ทั้งในมุมมองด้านความถูกต้องของรายการแนะนำสถานที่และ
ความถูกต้องในอันดับของรายการแนะนำสถานที่
