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Makan@LocalChatok：基于本地知识的移动餐厅推荐系统

作者：Siti Mahfuzah Sarif, Zurina Hanafi, Shafinah Farvin Packeer Mohamed, Syamsul Bahrin Zaibon, Mohamad Farhan Mohamad Mohsin

学校：马来西亚北方大学, 吉打州, 马来西亚

邮箱：ctmahfuzah@uum.edu.my

摘要

本文探讨了一种基于移动平台的基于地方知识的餐厅推荐系统的独特商业模型。该商业模式定义了创新的商业概念，即涉及多个实体(本地人、餐厅老板和搜索餐厅的用户)的农村创新。这一创新重点体现在本地知识的众包上，这些知识来源于当地人的参与，包括手机应用程序中的游戏化活动。为了实现这一目标，本研究采用了设计科学行为学，包括四个阶段:(1)问题意识、(2)建议、(3)评估、(4)结论。本文提出的商业模式是通过文献综述、比较研究和初步研究等活动发展起来的。然后，该研究继续开发一个名为Makan@LocalChatok(M@LC)的原型应用程序，并对该应用程序的可用性进行了评估。可用性测试的结果表明，该应用程序被认为是易于使用的。该研究亦发现，建议的商业模式已被用户广泛接受。综上所述，希望本研究不仅能展示利用本地知识的移动餐厅推荐系统的潜力和影响，也能为旅游行业的商业研究提供基石。

关键词:手机推荐系统；本土化；游戏化

目录

摘要 1

1 简介 3

2 文献综述 4

2.1生活实验室(农村创新) 4

2.2移动推荐系统 5

2.3多准则决策 5

2.4移动应用游戏化 6

2.5本地知识 6

2.6现有应用的本地知识(案例研究) 7

3 方法 8

3.1 认识问题阶段 8

3.2建议阶段 9

3.3 评估阶段 9

3.4结论阶段 9

4结果与发现 9

4.1 初步调查 9

4.2 M@LC业务画布模型 10

4.3 M@LC用户故事 10

4.4 M@LC原型 12

5结论 16

6致谢 16

7参考文献 16

8作者 19

1 简介

推荐系统随着技术的发展而发展。它们最初是基于人口统计学、基于内容和协同过滤而开发的。随着智能设备和互联网的结合，使用互联网信息的趋势越来越大。推荐系统是一种特殊类型的个性化系统，它过滤信息，只显示与个人相关的信息。根据Lathia(2015)，基于移动位置的推荐系统是通过移动设备访问的，使用当前或其他的位置数据(例如历史)，涉及并利用用户在物理空间中的移动，最重要的是，根据用户的喜好提供个性化的推荐。通常情况下，基于移动位置的推荐系统被广泛应用于场地推荐中，尽管也有基于位置的社交匹配应用，用于寻找特定地点感兴趣的人，以及行为导向的应用，如那些与体育和身体活动相关的应用。就场地推荐而言，White和Buscher(2012)强调了基于本地知识的个性化结果的影响，以及如何利用这些知识来造福非本地人士。然而，据我们所知，在基于移动位置的推荐系统设计中融入本地知识的研究少得惊人。

然而，有相当数量的手机推荐者可以为智能手机推荐餐厅地点。大多数应用程序都是用来帮助定位附近的食品出口(例如Hungry MY,Urbanspoon,Where to Eat,Upocket,Eat Drink KL等)，附近的品牌食品店(例如星巴克,Nandos,麦当劳,Dominos等)，或附近的清真食品店(例如Halal Food Finder,Zabihah,Zomato, hungryhouse,Halalspot等)。更常见的情况是，由于许多因素，用户得到的推荐并不令人满意(Bozhi等人，2014)。其中一个因素是缺乏系统的方法来建模这样一个系统的设计。此外，大多数现有的移动推荐系统无法利用本地知识提供的信息、评估或评级。

本地知识是指由与自然环境相互作用的长期历史的人民维持和发展起来的知识、知识、实践和表现的累积和复杂的主体。它是一个复杂的生态系统的一部分，包括语言、对地点的依恋、灵性和世界观。对本地知识的研究受益于许多不同领域，如灾害管理(Peters-Guarin等人，2012年)、野生动物保护(Sous等人，2014年;Padmanaba等人，2013年)、传染病预防(Dickin, Schuster-Wallace和 Elliott, 2013年)和生态管理(Mellado等人，2013年)。此外，也有越来越多的研究将地方知识纳入决策支持系统的设计，如Yin等(2013);Oliver等(2012);Yanagisawa和Yamamoto (2012);Nakahara, Yanagisawa和Yamamoto (2012);以及鲍、郑、莫贝尔(2012)。然而，这些研究更多地集中在多种推荐系统方法的整合和算法的改进上，或者集中在管理层面的应用上，而对社会推荐的局部知识建模研究较少。

这表明需要通过实证研究来描述商业模式，该商业模式可以作为使用本地知识开发移动推荐系统的指南。该业务模型对于提高推荐系统的应用和开发以及推荐质量具有重要意义，不仅可以帮助决策，还可以通过建模局部知识提供信任感知信息来提升用户体验。因此，本研究提出了一种在餐厅移动推荐系统开发中强调本地化知识的商业模式。

本文的其余部分组织如下:第2节提供了文献综述，第3节讨论了方法。结果在第4节给出，随后在第5节给出讨论和结论。

2 文献综述

本文综述了许多相关的学术资源，以确定本研究的趋势、差距和争论，即生活实验室、移动推荐系统、移动应用游戏化、本地知识和相关案例研究。

2.1生活实验室(农村创新)

越来越多的趋势是让公民参与城市和农村的发展，使这些地区更适合他们的需要，并防止社会问题。例如，城市中心和社区越来越多地被用作区域生活实验室，这是探索居民和公民用户需求的理想平台。生活实验室是一个研究概念，通常是一个以用户为中心的开放式创新生态系统。它在地域背景下运作(如城市、集聚区、区域)，整合并行研究和创新(公私社区伙伴关系)。这一概念基于一种系统的用户共同创造方法，将研究和创新过程整合在一起。这些都是通过共同创造，探索，实验和评估创新的想法，场景，概念和相关的技术人工制品在现实生活用例中集成的。这样的用例包括用户社区，不仅作为观察的主题，而且作为创建的来源。这种方法允许所有涉及的涉众同时考虑产品或服务的全局性能和用户可能采用的性能。这种考虑可以在研究和开发的早期阶段进行，并贯穿产品生命周期的所有元素，从设计到回收。

至少可以区分出三种类型的生活实验室。

首先，社区和社会空间区域可以作为技术辅助的研究环境，用户可以通过网页、移动应用或基于传感器的方法对产品和服务进行反馈(Bergvall-Kareborn等人，2009)。在这种背景下，生活实验室的目标是改善生活环境或当地服务，如住房或公共改造。

其次，用户可以共同创建与社会相关的物品和本地服务，如公共庭院或教育服务(Pallot等人，2010)。
第三，生活实验室可以利用公民参与的新工具和新过程开发新型社会规划(Edwards‐Schachter等人，2012)。在这种情况下，目标是促进该地区的愿景制定和规划程序，并增加利益相关者的访问和相互学习。因此，生活实验室可以为利益相关者提供一个参与城市规划和决策的平台。在新的城市地区，不同的生活实验室之间的界限可能变得模糊，因为许多不同的参与者可能同时在多个实验室中合作。

2.2移动推荐系统

推荐系统已被广泛用作减少信息过载和向用户提供旅行推荐（例如，用餐地点）的一种手段。推荐系统可以被定义为程序,试图推荐最合适的产品(或服务)对特定用户(个人或企业)通过预测用户的兴趣一项基于项目的相关信息, 用户和产品之间的交互和用户(Bobadilla、Hernando和古铁雷斯，2013)。
手机正在成为信息获取的主要平台，当与推荐系统技术相结合时，它们将成为关键。在文献中，旅游相关领域的移动推荐系统(包括餐厅推荐)可以分为以下几类:

基于web的系统:它们是典型的客户机-服务器系统，其中移动应用程序对应于表示层，并且会在服务器上维护推荐逻辑。他们利用推荐系统服务器的足够计算资源来执行复杂的基于推荐系统服务器，这些服务器可能基于移动浏览器，也可能实现为Java ME、Android或iOS应用程序，提供基本的离线功能、持久存储和丰富的用户界面。

独立系统:这些系统指的是包含推荐逻辑和旅游内容的成熟的移动应用程序。它们通常被下载并安装在移动设备上，然后在断开连接的模式下工作。因此，基于匹配不同用户配置文件的推荐技术超出了这些系统的范围。

网络到移动系统:这些系统为预访问阶段提供了典型的web界面，用户首先选择内容，然后构建一个定制的旅游应用程序，结合推荐逻辑。与独立系统类似，它们随后被下载并安装在移动设备上，然后离线执行。可以使用到远程服务器的按需连接来更新POI信息或公共交通数据。

2.3多准则决策

多准则决策(MCDM)技术被定义为“对具有多个、通常相互冲突的属性的可用方案进行偏好决策”(Triantaphylluo,2000)。其中，常用的评价方法有加权和法(WSM)、相似度排序法(TOPSIS)、超越排序法、模糊多准则法和层次分析法(AHP)。在本研究中，最合适的MCDM技术是WSM，也称为简单加性加权。在WSM中，通过将每个餐馆标准的可比评级与分配给属性的权重值相乘，并将所有属性上的这些值相加，计算出得分。这种技术被广泛用于计算多标准问题的最终等级值(Kontos,Komilis和Halvadakis,2005)。然后，通过将每个属性的可比评级乘以分配给每个属性的重要性权重，然后将所有属性的乘积相加，可以计算出每个备选方案的总分。

参考Jadav和Sonar(2018)，WSM易于使用。此外，它是原始数据的比例线性变换，这意味着标准化分数的量级相对顺序保持不变(Afshari,Mojahed和Mohd Yusuff,2010)。此外，之前的研究也在选择中使用了它，如Omar,Trigunarsyah和Wong(2018)利用WSM选择顾问。除此之外，WSM被用于决策支持系统，以评估基于特定标准的货物采购(Nugraha,2013)，选择在巴伦邦最好的学校(Putra,Abdillah和Yudiastuti,2016)，并确定员工的增值率(Sahir,Rosmawati和Minan,2017)。对于这项研究，权重值是从调查中收集的，由受访者打分。然后，根据得到的分数，推荐最好的餐厅。

2.4移动应用游戏化

游戏化是一种强大的影响和激励群体的强大新策略(Law，Kasirun和Gan，2011)。它将游戏机制应用于非游戏活动来改变用户的应用行为。它通过保持通过各种应用程序活动获得的分数得分来提高用户的参与度(Law，Kasirun和Gan，2011)。例如，最近的游戏化移动应用或Waze等相关服务。Waze是一款GPS导航应用，可以提供路口导航信息、用户提交的旅行时间和路线细节，同时通过移动电话网络下载与位置相关的信息。Waze奖励用户通过5个等级的积分。它还提供一些成就，并显示他们在平台上的整体排名。游戏化是一种建立用户忠诚度的手段，而不是为了获得他们的长期参与度。文献中强调了创建游戏化系统时的几个组成部分(Kapp,2012;Erenli,2012;Dicheva等人，2015):

目标:目标是乐趣的重要组成部分。它们赋予系统一种使命感，让用户在成功时感到高兴，并让他们在实现目标时获得成就感。

规则:规则是用户需要执行的重复且持续的操作，它们与主要产品紧密集成在一起。最好的规则类型是易于理解和执行，并且只需要用户最少的输入，甚至不需要用户输入。

反馈:给予用户反馈，特别是进度反馈。用户需要看到反馈，特别是进度反馈，并看到他们在我们为他们设定的目标

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