[论文解读] Constructing Top-k Routes with Personalized Submodular Maximization of POI Features.

Hongwei Liang, Ke Wang|arXiv (Cornell University)|Oct 10, 2017

Data Management and Algorithms参考文献 12被引用 1

一句话总结

本文提出了一种个性化 top-k 路线推荐系统，利用子模优化在用户偏好基础上平衡特征数量与多样性，通过索引结构和剪枝策略在旅行成本约束下高效搜索大规模 POI 网络。该方法通过特征感知索引和约束驱动的搜索空间缩减，实现最优且可扩展的推荐。

ABSTRACT

We consider a practical top-k route problem: given a collection of points of interest (POIs) with rated features and traveling costs between POIs, a user wants to find k routes from a source to a destination, that maximally match her needs on feature preferences and can be completed within a travel cost budget. One challenge is dealing with the personalized diversity requirement where each user has a different trade-off between quantity (the number of POIs with a specified feature) and variety (the coverage of specified features). Another challenge is the large scale of the POI network and the great many alternative routes to search. We model the personalized diversity requirement by the whole class of submodular functions, and present an optimal solution to the top-k route problem through an index structure for retrieving relevant POIs in both feature and route spaces and various strategies for pruning the search space using user preferences and constraints. We also present heuristic solutions and evaluate all the solutions on real life POI network data.

研究动机与目标

• 为解决推荐 k 条个性化路线以在个体用户偏好下平衡特征数量与多样性的挑战。
• 处理在旅行成本预算下搜索包含大量备选路线的庞大 POI 网络时的可扩展性问题。
• 使用子模函数的一般类别对个性化多样性进行建模，实现对偏好 POI 特征覆盖范围与数量之间灵活权衡。
• 设计高效的索引结构，以在特征空间和路线空间中快速检索相关 POI。
• 开发基于用户偏好和约束的剪枝策略，减少搜索空间，提升计算效率。

提出的方法

• 使用子模函数建模用户偏好，以表示特定特征 POI 数量与覆盖特征多样性的权衡。
• 构建双重索引结构，以高效检索在特征空间和路线空间中与用户偏好相关的 POI。
• 基于用户定义的特征偏好和旅行成本约束，应用剪枝技术以在路线枚举过程中减少搜索空间。
• 将 top-k 路线问题建模为背包约束下的子模最大化问题，从而实现最优解的计算。
• 设计启发式变体以在保持高推荐质量的同时提升大规模 POI 网络的可扩展性。
• 在真实世界 POI 网络数据上评估所提方法，以验证其性能与有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何基于用户偏好生成平衡特征数量与多样性的个性化路线推荐？
• RQ2 哪些索引与剪枝策略能够实现在包含大量备选路线的大规模 POI 网络中的高效搜索？
• RQ3 通过子模函数建模用户偏好，如何提升 top-k 路线推荐的质量与相关性？
• RQ4 在成本约束下求解 top-k 路线问题时，最优性与可扩展性之间的权衡如何？
• RQ5 在真实 POI 数据上，所提出的最优解与启发式解在推荐质量与运行效率方面如何比较？

主要发现

• 所提出的最优解通过子模函数建模用户偏好，有效平衡了个性化多样性，确保了高质量的路线推荐。
• 索引结构显著加速了在特征空间和路线空间中相关 POI 的检索，降低了搜索开销。
• 基于用户偏好和成本约束的剪枝策略大幅减少了搜索空间，提升了计算效率。
• 启发式解在显著降低运行时间的同时实现了接近最优的性能，适用于大规模部署。
• 在真实 POI 网络数据上的评估证实了所提方法在实际场景中的有效性和可扩展性。
• 该方法在处理多样化用户偏好方面表现出色，同时在旅行成本预算内保持了可行性。