Trends bei personalisierten POI-Empfehlungen für Touristen

Tourismus ist zu einem wichtigen Bereich geworden, in dem Systeme personalisierte Optionen für Reisende vorschlagen. Diese Systeme sind dafür ausgelegt, verschiedene Aspekte des Reisens zu empfehlen, wie zum Beispiel, wie man von A nach B kommt, wo man übernachten kann und welche Orte man besuchen sollte. In letzter Zeit gab es ein wachsendes Interesse daran, spezifische Sehenswürdigkeiten (POIS) zu empfehlen, die Touristen basierend auf ihren Vorlieben gefallen könnten.

Die Empfehlung von POIs während einer Reise kann kompliziert sein. Das liegt vor allem an den wechselnden Situationen, die Reisende erleben, wie unterschiedliche Bedürfnisse und unerwartete Ereignisse, die ihre Pläne beeinflussen können. Mit dem Wachstum des Internets und der Fülle an verfügbaren Online-Diensten ist jetzt eine Menge Informationen aus verschiedenen Quellen zugänglich. Diese Informationen können entscheidend sein, um die Herausforderungen zu bewältigen, die auftauchen, wenn Touristen während ihrer Reise nach Empfehlungen suchen.

Diese Umfrage betrachtet die Forschung über POI-Empfehlungen, die zwischen 2017 und 2022 veröffentlicht wurde. Wir konzentrieren uns darauf, wie verschiedene Arten von Daten in dieser Forschung verwendet werden. Wir werden untersuchen, welche Arten von Informationen Forscher genutzt haben und welche Methoden sie angewendet haben, um diese Empfehlungen zu bewerten. Ein Trend, den wir festgestellt haben, ist, dass viele Studien nur eine begrenzte Anzahl von Datenquellen verwenden, es jedoch viel Potenzial gibt, eine grössere Vielfalt an Daten für bessere Empfehlungen zu nutzen.

#Einführung

Tourismus bedeutet, für Freizeit oder Arbeit an Orte zu reisen, die ausserhalb der gewohnten Umgebung liegen. Dazu gehören viele Aktivitäten, wie den Besuch von Attraktionen, Sightseeing, kulturelle Veranstaltungen und das Erleben der Natur. Das Tourismuserlebnis lässt sich in drei Hauptphasen unterteilen: vor der Reise (vor der Reise), während der Reise (während der Reise) und nach der Reise (nach der Reise).

Die Phase, in der Leute aktiv reisen, bringt im Vergleich zu anderen Phasen einzigartige Herausforderungen mit sich. Das liegt daran, dass sich der Kontext während der Reise ständig ändert und dies direkt beeinflussen kann, wie Touristen Entscheidungen über Transport, Zeitmanagement und welche Attraktionen sie besuchen, treffen. Die Wahl der richtigen POIs ist wichtig, da dies eine breite Palette von Orten umfasst, wie Museen, Parks, Restaurants und Einkaufszentren. Es kann viel Zeit in Anspruch nehmen, bis Reisende alle verfügbaren Informationen online durchforsten, um herauszufinden, was für sie relevant ist.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind effektive Informationssysteme im Tourismus notwendig. Empfehlungssysteme (RSs) können helfen, indem sie massgeschneiderte Vorschläge basierend auf verschiedenen Reiseanlässen und persönlichen Vorlieben anbieten. Doch es ist ziemlich herausfordernd, pünktliche Empfehlungen bereitzustellen, die auf die sich ändernden Bedürfnisse der Touristen abgestimmt sind. Es ist wichtig, verschiedene Arten von Daten zu sammeln und zu analysieren, um besser auf die Bedürfnisse der Reisenden einzugehen.

#Informationsquellen und deren Bedeutung

Reisende nehmen an vielen Aktivitäten teil und interagieren während ihrer Reise mit verschiedenen Elementen. Mit Smartphones und diversen Online-Anwendungen kann eine Fülle von tourismusbezogenen Informationen aus mehreren Quellen abgerufen werden. Diese Informationen beinhalten Details über Tourismusangebote und Marketing sowie das Feedback von Touristen zu Produkten und Dienstleistungen. Solche Daten bieten eine grossartige Gelegenheit, mehr über die Vorlieben und das Verhalten von Touristen im Zusammenhang mit POI-Empfehlungen zu erfahren.

Das Kombinieren dieser verschiedenen Datenquellen kann jedoch schwierig sein, da sie in unterschiedlichen Formaten und Arten vorliegen. Diese Komplexität ergibt sich aus den unterschiedlichen Hintergründen der Datenersteller, den verwendeten Geräten und den verschiedenen Datentypen, wie Text, Bilder und Videos. Für POI-Empfehlungssysteme ist die Integration unterschiedlicher Datentypen wichtig, wird aber in der aktuellen Forschung oft nicht vollständig genutzt.

Um diese Lücke zu schliessen, zielt diese Umfrage darauf ab, den aktuellen Stand der Forschung zu POI-Empfehlungen zusammenzufassen, insbesondere mit Fokus auf die Verwendung verschiedener Datentypen. Durch die Untersuchung, welche Datentypen genutzt wurden und welche Techniken zur Analyse eingesetzt wurden, wollen wir ein klareres Bild des Feldes vermitteln und Chancen für zukünftige Forschungen hervorheben.

#Hintergrund zu Empfehlungssystemen

Empfehlungssysteme sind in vielen Bereichen gängig geworden, hauptsächlich entstanden sie in den 1990er Jahren, als sie erstmals zum Filtern von E-Mails und Informationen getestet wurden. Im Laufe der Zeit haben sie sich zu Werkzeugen entwickelt, die Nutzern helfen, Inhalte zu entdecken, die sie interessieren könnten.

Es gibt verschiedene Arten von Empfehlungssystemen, darunter:

1. Kollaboratives Filtern (CF): Diese Methode schlägt Elemente basierend auf Ähnlichkeiten im vergangenen Verhalten oder in den Vorlieben zwischen Nutzern vor.
2. Inhaltsbasiertes Filtern (CB): Diese Methode empfiehlt Artikel, die ähnlich sind zu denen, die ein Nutzer bereits mochte, basierend auf den Eigenschaften der Elemente.
3. Hybride Ansätze: Diese kombinieren verschiedene Techniken, einschliesslich demografiebasierter, wissensbasierter und gemeinschaftsbasierter Methoden, um die Genauigkeit und Vielfalt in Empfehlungen zu verbessern.

Diese Systeme wurden in Bereichen wie E-Commerce und sozialen Medien weit verbreitet eingesetzt. Im Tourismus können RSs passende Transportmöglichkeiten, Unterkünfte und Aktivitäten empfehlen, basierend darauf, was Touristen mögen oder brauchen könnten.

#Hauptaufgaben bei Tourismus-Empfehlungen

Im Tourismussektor können POI-Empfehlungen auf Informationen basieren, die in verschiedenen Phasen während einer Reise gesammelt werden. Beispielsweise können Daten zu den Vorlieben der Touristen aus ihren Interaktionen mit verschiedenen Diensten und Angeboten stammen. Weitere wichtige Informationsarten können ebenfalls verwendet werden, wie demografische Daten, Freundschaften in sozialen Medien, Kosten und Details zu den Einrichtungen der POIs.

Darüber hinaus wird es auch immer wichtiger, kontextbezogene Informationen wie Verkehr und Wetter zu verstehen, um smartere Empfehlungssysteme zu entwickeln. Durch die Nutzung einer Vielzahl von Informationsquellen können POI-RSs personalisierte Vorschläge während der gesamten Reise anbieten und so das Erlebnis der Touristen verbessern.

#Überblick über die aktuelle Forschung

In den letzten Jahren hat die Forschung zu POI-Empfehlungssystemen zugenommen. Es wurden verschiedene Modelle vorgeschlagen, um herauszufinden, wie man personalisierte POI-Empfehlungen bereitstellen kann. Mehrere Übersichtsartikel heben wichtige Ergebnisse und Einschränkungen aus verschiedenen Perspektiven hervor.

Einige Umfragen konzentrierten sich auf spezifische Datentypen, die für POI-Empfehlungen verwendet werden, oder auf die Integration von Daten aus sozialen Netzwerken. Es gab erhebliche Arbeiten zur Bewertung, wie Kontextfaktoren wie soziale und zeitliche Elemente die Empfehlungsmodelle beeinflussen. Allerdings fehlt eine umfassende Überprüfung, die abdeckt, wie verschiedene Datentypen in POI-Empfehlungen eingesetzt werden.

Unsere Umfrage geht auf diesen Bedarf ein, indem sie eine gründliche Analyse der Fortschritte in der POI-Empfehlung während der Reise bereitstellt, mit speziellem Fokus auf die verwendeten Datentypen, wie diese Daten integriert werden und welche zukünftigen Forschungsansätze es gibt.

#Forschungsmethodologie

Diese Umfrage wurde durch einen systematischen Überprüfungsprozess durchgeführt. Wir wollten relevante Arbeiten, die zwischen 2017 und 2022 veröffentlicht wurden, sammeln. Um ein umfassendes Verständnis sicherzustellen, definierten wir Forschungsfragen zur Anleitung unserer Analyse:

1. Wie ist der aktuelle Stand der Forschung zu POI-Empfehlungen in Bezug auf Techniken, Daten und Bewertungen?
2. Wie werden verschiedene Datentypen in der Forschung zu POI-Empfehlungen genutzt?
3. Was sind die bestehenden Einschränkungen und potenziellen zukünftigen Richtungen für die Forschung zu POI-RSs?

Wir führten eine Literatursuche in relevanten Datenbanken durch und verwendeten spezifische Suchbegriffe, um eine breite Palette von Studien zu POI-Empfehlungen zu erfassen. Nach Anwendung von Ein- und Ausschlusskriterien wurde eine endgültige Sammlung von Arbeiten für eine detaillierte Überprüfung ausgewählt.

#Ergebnisse zu Techniken und Ansätzen

Die gesammelten Forschungsarbeiten verwendeten verschiedene Ansätze zur Entwicklung von POI-Empfehlungssystemen, einschliesslich kollaborativem Filtern, inhaltsbasiertem Filtern und hybriden Methoden. Unter diesen erwies sich das kollaborative Filtern als die am weitesten verbreitete Technik.

In den letzten Jahren hat die Anwendung von neuronalen Netzwerken viel Aufmerksamkeit erhalten. Forscher haben tiefes Lernen genutzt, um bessere Vorhersagen für personalisierte Empfehlungen zu treffen. Ein bemerkenswerter Trend ist die Anwendung von graph-embedded Ansätzen. Diese Methoden nutzen Graphstrukturen, um komplexe Beziehungen zwischen Nutzern und POIs zu erfassen und ermöglichen kontextbewusstere Empfehlungen.

Die meisten Studien stützten sich stark auf Offline-Bewertungen, um die Wirksamkeit ihrer Empfehlungssysteme zu beurteilen. Obwohl Offline-Bewertungen eine schnelle und kostengünstige Möglichkeit bieten, die Leistung zu bewerten, konzentrierten sie sich hauptsächlich auf Relevanzmetriken. Es besteht Bedarf an einem breiteren Spektrum an Bewertungsmethoden, die auch Faktoren wie Neuheit und Vielfalt berücksichtigen könnten.

#Datennutzung in Empfehlungen

Bei der Analyse der Datensammlung und -nutzung in POI-Empfehlungen stellten wir fest, dass viele Studien auf veröffentlichten offenen Datenquellen basierten. Dies liegt hauptsächlich an der Bequemlichkeit und Zugänglichkeit offener Datensätze. Ein erheblicher Prozentsatz der Studien verwendete offene Daten von Plattformen wie Foursquare und Gowalla.

Trotz der Vielzahl an verfügbaren Datentypen konzentrierten sich viele Studien hauptsächlich auf Nutzer-Check-in-Daten und versäumten es, das volle Spektrum der verfügbaren Informationen zu nutzen. Diese eingeschränkte Perspektive begrenzt das Potenzial für genauere und verfeinerte Empfehlungen.

Beim Überprüfen der verwendeten Datentypen haben wir sie in vier Haupttypen kategorisiert: Touristendaten (Vorlieben und Verhalten), POI-Daten (Kategorien und Merkmale), Interaktionsdaten (Nutzerfeedback) und kontextuelle Daten (Wetter oder Verkehr). Die Mehrheit der Studien stützte sich stark auf entweder explizite Informationen (direkt angegebene Nutzerpräferenzen, wie Bewertungen) oder implizite Informationen (aus Nutzerverhalten abgeleitet, wie Klicks).

Beide Typen liefern wertvolle Einblicke, die die Empfehlungen verbessern können. Allerdings haben viele Forscher nicht die Vorteile der Kombination von expliziten und impliziten Daten genutzt, was effektivere Empfehlungen ermöglichen könnte, die den Vorlieben der Nutzer entsprechen.

#Kurzfristige und langfristige Präferenzen

Wenn man die Nutzerpräferenzen betrachtet, gibt es langfristige und kurzfristige Dimensionen. Langfristige Präferenzen sind stabiler und hängen mit den Eigenschaften eines Nutzers zusammen, während kurzfristige Präferenzen unmittelbare Bedürfnisse widerspiegeln, die durch die aktuelle Situation oder Ereignisse um sie herum beeinflusst werden.

Die Analyse zeigte, dass sich die meisten Forschungen auf langfristige Präferenzen konzentrieren, während weniger Studien kurzfristige Bedürfnisse behandeln. Obwohl in letzter Zeit Fortschritte bei Methoden erzielt wurden, die in der Lage sind, sowohl langfristige als auch kurzfristige Präferenzen zu berücksichtigen, erfordert dieser Bereich noch eingehendere Erkundungen.

#Bewertungsmetriken in POI-Empfehlungen

Die Bewertung der Qualität von POI-Empfehlungen ist herausfordernd. Die Bewertungsmethoden können in drei Haupttypen unterteilt werden: Offline-Bewertungen, Labor/Nutzerstudien und Online-A/B-Tests. Während viele Studien sich auf Offline-Bewertungen konzentrieren, die die Leistung anhand vorab gesammelter historischer Daten analysieren, betont diese Methode oft die Genauigkeit zu Lasten anderer wichtiger Faktoren.

Die hauptsächlich verwendeten Bewertungsmetriken drehen sich um die Relevanz, wobei Rückruf und Präzision die häufigsten sind. Es besteht jedoch ein dringender Bedarf, zusätzliche Dimensionen wie Vielfalt, Neuheit und Serendipität zu berücksichtigen, um den Nutzern bedeutungsvollere Empfehlungen zu geben.

#Herausforderungen in der Forschung

Obwohl es viele Fortschritte in der Forschung zu POI-Empfehlungen gegeben hat, bleiben bestimmte Herausforderungen bestehen. Eine bemerkenswerte Lücke ist die begrenzte Erkundung von verschiedenen Attributen aus bestehenden Datensätzen. Forscher konzentrieren sich oft auf einen engen Satz von Daten und vernachlässigen potenzielle Vorteile, die sich aus der Integration breiterer Attribute ergeben könnten, die eine genauere und nutzerorientierte Erfahrung bieten könnten.

Die Integration unterschiedlicher Datentypen wird dazu beitragen, tiefere Einblicke in Touristen zu gewinnen und es den Systemen zu ermöglichen, bessere Empfehlungen abzugeben. Die Integration heterogener Datenquellen ist ein wichtiger Forschungsansatz, da sie die Qualität der Empfehlungen erheblich verbessern kann.

Eine weitere Herausforderung ist die Unterausnutzung vielfältiger Bewertungsmetriken in der aktuellen Forschung. Wenn man sich überwiegend auf Genauigkeitsmetriken konzentriert, kann das dazu führen, wertvolle Empfehlungen als selbstverständlich zu betrachten. Zukünftig müssen Forscher die verwendeten Metriken zur Bewertung von Empfehlungen diversifizieren, um deren wahren Wert und Nutzen zu erfassen.

#Fazit

Diese Umfrage hebt die laufenden Fortschritte in der POI-Empfehlung hervor und konzentriert sich auf die Nutzung verschiedener Datentypen und Techniken. Durch die Untersuchung des Forschungsstands von 2017 bis 2022 bieten wir ein Verständnis für die neuesten Trends in diesem Bereich. Unsere Ergebnisse werfen auch Licht auf die Bedeutung der Integration unterschiedlicher Informationsquellen, um die Qualität der Empfehlungen für Touristen zu verbessern.

Als erste umfassende Umfrage zu datenzentrierten Ansätzen für POI-Empfehlungen dient diese Arbeit als nützliche Referenz für alle, die personalisierte und kontextbewusste Systeme entwickeln möchten. Zukünftige Forschungen sollten darauf abzielen, das gesamte Spektrum der verfügbaren Daten zu erkunden und vielfältige Bewertungsmethoden anzuwenden, um effektive und bedeutungsvolle Empfehlungen für Reisende zu schaffen.