大规模基准下跨城市兴趣点推荐的实证评估
原文标题：An Empirical Evaluation of Cross-City POI Recommendation on a Large-Scale Benchmark
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该研究使用大规模基准Trip World重新评估跨城市兴趣点推荐方法，发现现有方法存在依赖目的地先验、效率退化及语义元数据整合不足等瓶颈。诊断实验显示朴素智能体方法甚至不如简单流行度先验，强调了任务特定设计的必要性。
- 问题
- 跨城市兴趣点推荐方法在大规模真实基准下是否仍有效存疑。
- 方法
- 用Trip World大规模基准重新评测代表性SOTA方法，并做智能体方法的诊断实验。
- 结果
- 发现现有方法更依赖目的地先验、精度效率权衡退化，朴素智能体方法甚至不如简单流行度先验。
- 影响
- 做POI推荐的产品与算法团队应重新审视小基准结论，转向任务特定设计而非直接套用现有模型。
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