移动社交网络中用户上下文的自动识别与共享

发布时间：2018-06-17 12:17

  本文选题：移动社交网络 + 上下文识别　； 参考：《南京理工大学学报》2013年04期

【摘要】：为了在移动环境中高效地识别和共享活动、情感和用户关系等高层次上下文,该文提出了一种基于贝叶斯网络的移动上下文共享系统,利用基于移动日志的贝叶斯网络自动地识别用户的活动及感情等高层次的上下文,并便于用户查看与共享。贝叶斯网络评估和软件测试实验证明了该系统的有效性,该系统可构建移动社交网络,为用户提供实时的电话簿和地理位置的社交共享服务,可广泛应用于电信行业增值服务、电子商务营销等领域。
[Abstract]:In order to efficiently identify and share activities, emotions and user relationships in mobile environments, a mobile context sharing system based on Bayesian network is proposed in this paper. The Bayesian network based on mobile log is used to identify the user's activity and emotion automatically, and it is convenient for users to view and share. Bayesian network evaluation and software testing experiments prove the effectiveness of the system. The system can build mobile social network, provide users with real-time telephone directory and geographical social sharing services, and can be widely used in telecom industry value-added services. E-commerce marketing and other fields.
【作者单位】： 佳木斯大学理学院;南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170035) 江苏省“973”计划(BK2011022) 江苏省自然科学基金(BK2011702) 江苏省高校2010年“青蓝工程”优秀青年骨干教师项目 佳木斯大学科研项目(L2012-040)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2031011