基于地理社交数据的移动社交网络用户社会化关系发现研究

发布时间：2017-12-28 07:01

本文关键词：基于地理社交数据的移动社交网络用户社会化关系发现研究　出处：《情报理论与实践》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章提出了基于地理社交数据来发现用户潜在的关联领域节点,并对移动社交网络用户与节点之间的网络关系进行判别的方法。通过使用耦合隐马尔科夫模型来模拟用户与关联节点的交互情况,从而为节点间关系判别提供支持。最后根据用户与节点的关系以及用户的地理社交信息来为移动社交网络用户提供个性化服务。
[Abstract]:In this paper, we propose a method based on geographic social data to identify users' potential related domain nodes, and identify the network relationship between users and nodes in mobile social networking. The interaction between the user and the associated nodes is simulated by using the coupled hidden Markov model, which provides support for the relationship discrimination between nodes. Finally, according to the relationship between the user and the node and the user's geographical and social information, it provides personalized service for the mobile social network users.
【作者单位】：湖北工业大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目“移动社交网络环境下基于情景化偏好的用户行为感知与自适应建模研究”的成果,项目编号:71573073
【分类号】：G252
【正文快照】： 作为移动互联网时代的变革性应用,移动社交网络当前已经成为了用户量最多、交互数据流最大、最具有发展潜力的领域之一。在移动大环境下,用户通过手机等智能终端访问互联网、获取和提供服务及建立起基于自身的社会关系网络。随着技术的革新以及众多服务商的纷纷进入,移动社交

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