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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
1
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。
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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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职称材料
题名
基于会面合并事件的社会关系强度度量模型
被引量:
2
1
作者
陈增
王科人
杨铮
机构
盲信号处理重点实验室
清华大学软件学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金(61361166009)
文摘
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。
关键词
数据挖掘
会面合并事件
社会关系度量
时空数据
Keywords
data mining
merged meeting events
social science computing
spatiotemporal
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
N94 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于会面合并事件的社会关系强度度量模型
陈增
王科人
杨铮
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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