POI 에서 딥러닝을 이용한 개인정보 보호 추천 시스템 = Personal Information Protection Recommendation System using Deep Learning in POI
저자
펭소니 ( Sony Peng ) ; 박두순 ( Doo-soon Park ) ; 김대영 ( Daeyoung Kim ) ; 양예선 ( Yixuan Yang ) ; 이혜정 ( Hyejung Lee ) ; 싯소포호트 ( Sophort Siet )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
377-379(3쪽)
제공처
POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.
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