Problem Statement. Virtual world environments, on the other hand, are interactive 3D worlds where millions of users all around the globe spend a lot of time every day to create and explore new content. Rules are typically drawn from reality, such as gravity, topography, locomotion, real-time actions, and communication. These systems gained tremendous popularity over the past few years and are poised for continued growth. Facebook, for example, recently bought Occulus VR that produces virtual reality headsets for allowing game players to immerse themselves in virtual worlds, which indicates that there are big plans for virtual worlds on the table2. With the massive amount of content available all the time, virtual world users, especially newbies and the inexperienced ones, typically
suffer from the information overload problem which undermines
their ability to find relevant and exciting content. To tackle
this issue content suggestion services are typically provided to help
people in exploring content more efficiently [17].
While there are many works on recommender systems for virtual
worlds that focus on economical [6, 16] and social aspects of these
systems [12, 11, 13], only a few of them try to understand mobility
patterns in virtual worlds (see e.g., [15, 1]). These latter works
indicate a strong correlation between virtual and real world movement
patterns and although they suggest that existing real world
LBSN recommender approaches would perform similarly in virtual
worlds, to the best of our knowledge there are no studies yet showing
explicitly if this assumption really holds. The findings with this
respect have important implications for recommender systems designers,
because if this assumption holds, a whole suite of place
recommendation algorithms can be transferred from the LBSN domain
to virtual worlds. If not, new algorithms need to be devised
for characterizing the specificities of virtual world users mobility
patterns.
Problem Statement. Virtual world environments, on the other hand, are interactive 3D worlds where millions of users all around the globe spend a lot of time every day to create and explore new content. Rules are typically drawn from reality, such as gravity, topography, locomotion, real-time actions, and communication. These systems gained tremendous popularity over the past few years and are poised for continued growth. Facebook, for example, recently bought Occulus VR that produces virtual reality headsets for allowing game players to immerse themselves in virtual worlds, which indicates that there are big plans for virtual worlds on the table2. With the massive amount of content available all the time, virtual world users, especially newbies and the inexperienced ones, typicallysuffer from the information overload problem which underminestheir ability to find relevant and exciting content. To tacklethis issue content suggestion services are typically provided to helppeople in exploring content more efficiently [17].While there are many works on recommender systems for virtualworlds that focus on economical [6, 16] and social aspects of thesesystems [12, 11, 13], only a few of them try to understand mobilitypatterns in virtual worlds (see e.g., [15, 1]). These latter worksindicate a strong correlation between virtual and real world movementpatterns and although they suggest that existing real worldLBSN recommender approaches would perform similarly in virtualworlds, to the best of our knowledge there are no studies yet showingexplicitly if this assumption really holds. The findings with thisrespect have important implications for recommender systems designers,because if this assumption holds, a whole suite of placerecommendation algorithms can be transferred from the LBSN domainto virtual worlds. If not, new algorithms need to be devisedfor characterizing the specificities of virtual world users mobilitypatterns.
การแปล กรุณารอสักครู่..

คำชี้แจงปัญหา. สภาพแวดล้อมโลกเสมือนจริงบนมืออื่น ๆ ที่เป็นโลก 3 มิติแบบโต้ตอบที่ผู้ใช้นับล้านทั่วโลกใช้จ่ายเป็นจำนวนมากเวลาทุกวันเพื่อสร้างและสำรวจเนื้อหาใหม่ กฎจะวาดมักจะมาจากความเป็นจริงเช่นแรงโน้มถ่วง, ภูมิประเทศ, การเคลื่อนไหว, การกระทำแบบ real-time และการสื่อสาร ระบบเหล่านี้ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาและจะทรงตัวสำหรับการเจริญเติบโตอย่างต่อเนื่อง Facebook, ตัวอย่างเช่นเมื่อเร็ว ๆ นี้ซื้อ Occulus VR ที่ผลิตชุดหูฟังเสมือนจริงสำหรับการอนุญาตให้ผู้เล่นเกมแช่ในโลกเสมือนจริงซึ่งบ่งชี้ว่ามีแผนการที่ยิ่งใหญ่สำหรับโลกเสมือนบน Table2 ที่มีจำนวนมากของเนื้อหาที่มีอยู่ตลอดเวลาที่ผู้ใช้โลกเสมือนจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งมือใหม่และคนที่ไม่มีประสบการณ์มักจะ
ประสบปัญหาเกินข้อมูลที่ทำลาย
ความสามารถในการหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและน่าตื่นเต้น เพื่อรับมือกับ
เนื้อหาปัญหานี้ให้บริการคำแนะนำที่มีให้โดยทั่วไปที่จะช่วยให้
ผู้คนในการสำรวจเนื้อหามีประสิทธิภาพมากขึ้น [17].
ในขณะที่มีผลงานจำนวนมากในระบบ recommender สำหรับเสมือน
โลกที่มุ่งเน้นการประหยัด [6, 16] และสังคมด้านของเหล่านี้
ระบบ [12 , 11, 13] เพียงไม่กี่ของพวกเขาพยายามที่จะเข้าใจการเคลื่อนไหว
ในรูปแบบโลกเสมือนจริง (ดูเช่น [15 1]) เหล่านี้งานหลัง
บ่งบอกถึงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างเสมือนจริงและโลกเคลื่อนไหว
รูปแบบและแม้ว่าพวกเขาแสดงให้เห็นว่าโลกแห่งความจริงที่มีอยู่
LBSN วิธี recommender จะดำเนินการในทำนองเดียวกันในเสมือน
โลกที่ดีที่สุดของความรู้ของเราไม่มีการศึกษายังแสดงให้เห็น
อย่างชัดเจนถ้าสมมติฐานนี้จริงๆถือ . ผลการวิจัยนี้มี
ความเคารพมีนัยสำคัญสำหรับการออกแบบระบบ recommender,
เพราะถ้าสมมติฐานนี้ถือเป็นชุดที่มีทั้งหมดของสถานที่
ขั้นตอนวิธีการให้คำแนะนำที่สามารถถ่ายโอนจากโดเมน LBSN
เพื่อโลกเสมือนจริง ถ้าไม่ได้อัลกอริทึมใหม่จะต้องมีการวางแผน
สำหรับการอธิบายลักษณะจำเพาะของผู้ใช้ทั่วโลกการเคลื่อนไหวเสมือนจริง
รูปแบบ
การแปล กรุณารอสักครู่..

แจ้งปัญหา สภาพแวดล้อมโลกเสมือนจริงบนมืออื่น ๆที่เป็นโลก 3 มิติแบบโต้ตอบที่ผู้ใช้นับล้านทั่วโลกใช้จ่ายมากเวลาทุกวันเพื่อสร้างและสำรวจเนื้อหาใหม่ กฎมักจะวาดจากความเป็นจริง เช่น แรงโน้มถ่วง , ภูมิประเทศ , การเคลื่อนไหว , การกระทำ , แบบเรียลไทม์ และการสื่อสาร ระบบเหล่านี้ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และจะทรงตัวสำหรับการเจริญเติบโตอย่างต่อเนื่อง Facebook , ตัวอย่างเช่น , เพิ่งซื้อ VR occulus ที่ผลิตหูฟังเสมือนจริงเพื่อช่วยให้ผู้เล่นเกมเพื่อแช่ตัวเองในโลกเสมือน ซึ่งบ่งชี้ว่า มีแผนใหญ่สำหรับโลกเสมือนจริงบน table2 . มีจำนวนมากเนื้อหาใช้ได้ตลอดเวลา ผู้ใช้งานโลกเสมือนจริง โดยเฉพาะมือใหม่และคนมือใหม่ โดยทั่วไปทุกข์ทรมานจากการโอเวอร์โหลดข้อมูลปัญหาที่เองความสามารถในการค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและน่าตื่นเต้น เล่นงานเรื่องนี้เนื้อหาโดยทั่วไปเพื่อช่วยให้คำแนะนำบริการผู้คนในการสำรวจเนื้อหามีประสิทธิภาพมากขึ้น [ 17 ]ในขณะที่มีหลายงานแนะนำระบบเสมือนจริงโลกที่เน้นประหยัด [ 6 , 16 ] และด้านสังคมของเหล่านี้ระบบ [ 12 , 11 , 13 ] เพียงไม่กี่ของพวกเขาพยายามที่จะเข้าใจการเคลื่อนไหวในรูปแบบโลกเสมือน ( ดูเช่น [ 15 ] ) หลังงานนี้พบความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างโลกเสมือนจริงและการเคลื่อนไหวรูปแบบและถึงแม้ว่าพวกเขาแสดงให้เห็นว่าโลกที่มีอยู่จริงlbsn แนะนำแนวทางจะดำเนินการในทำนองเดียวกันในเสมือนโลกเพื่อที่ดีที่สุดของความรู้ของเรามีไม่มีการศึกษายังแสดงอย่างชัดเจน ถ้าสมมติฐานนี้จริงๆเป็นอย่างไร ด้วยเครื่องมือนี้แนะนำระบบเคารพมีนัยสําคัญสําหรับนักออกแบบเพราะถ้าสมมติฐานนี้เก็บชุดทั้งหมดของสถานที่ขั้นตอนวิธีการแนะนำสามารถโอนจาก lbsn โดเมนโลกเสมือนจริง ถ้าไม่ใช่ ขั้นตอนวิธีการใหม่จะต้องมีคนสำหรับลักษณะจําเพาะของผู้ใช้เสมือนโลกการเคลื่อนไหวรูปแบบ
การแปล กรุณารอสักครู่..
