基于时空数据分类的用户社交联系学习

发布时间：2018-05-09 19:59

  本文选题：时空数据 + 时间　； 参考：《计算机应用研究》2017年05期

【摘要】：按照时空数据模型对时间和空间的表达方式,将时空数据模型分为基于时间的时空数据模型和基于空间的时空数据模型。提出了一种新的基于时空数据预测用户社交联系的模型,该模型将基于时间的时空数据集的特征和基于空间的时空数据集的特征进行融合来预测用户社交联系。实验结果表明基于时间与空间特征融合的时空数据模型能更好地预测用户的社交联系。
[Abstract]:According to the representation of time and space in spatio-temporal data model, the spatio-temporal data model is divided into spatio-temporal data model and spatio-temporal data model based on time and space. In this paper, a new model for predicting users' social relations based on spatio-temporal data is proposed. The model combines the features of spatio-temporal data sets based on time with the features of space-time datasets based on space-time data sets to predict the social relations of users. The experimental results show that the spatio-temporal data model based on the fusion of temporal and spatial features can better predict the social connection of users.
【作者单位】： 苏州大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373092,61572339,61272449) 江苏省科技支撑计划重点资助项目(BE2014005)
【分类号】：TP393.09
，

本文编号：1867216