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基于会面合并事件的社会关系强度度量模型 被引量:2
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作者 陈增 王科人 杨铮 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期96-102,共7页
针对时空数据条件下的网络用户社会关系挖掘,该文提出了一种社会关系强度度量模型—EPTDD(熵-个人-时间-时长-直径)模型,在会面合并事件基础上,从位置、时间、用户等多方面综合考虑会面事件对社会关系强度的贡献。首先,对用户之间会面... 针对时空数据条件下的网络用户社会关系挖掘,该文提出了一种社会关系强度度量模型—EPTDD(熵-个人-时间-时长-直径)模型,在会面合并事件基础上,从位置、时间、用户等多方面综合考虑会面事件对社会关系强度的贡献。首先,对用户之间会面事件进行检测,并将发生时间相近的会面事件进行合并处理,得到更加接近现实情况的会面合并事件;之后,以位置熵、位置个人背景、时间、时长和直径5种要素对会面合并事件的权重进行刻画;最后综合上述要素,分别实现社会关系强度度量的无监督和有监督方法。在3个真实数据集上的实验结果表明,该文提出的EPTDD模型能够有效度量用户之间的社会关系强度,且优于现有方法。 展开更多
关键词 数据挖掘 会面合并事件 社会关系度量 时空数据
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