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消除时空集聚性影响的社交关系推断方法研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Method for Inferring Social Ties by Eliminating Influence of Spatio-Temporal Aggregation
作者:
刘涛;杨林涛;徐静雅;谢文武;刘守印
作者机构:
华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉 430079
九江学院 信息科学与技术学院,江西 九江 332005
华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉,430079
湖南理工学院 信息科学与工程学院,湖南 岳阳,414006
[谢文武] 湖南理工学院
语种:
中文
关键词:
时空集聚性;地点权重;分组权重;多重假设验证
关键词(英文):
location weight;group weight;multiple hypothesis test
期刊:
计算机工程与应用
ISSN:
1002-8331
年:
2019
卷:
55
期:
24
页码:
128-134,201
基金类别:
No.61867002:国家自然科学基金 No.2018JJ3210:湖南省自然科学基金 No.2018JJ2154:湖南省自然科学基金
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
物理科学与技术学院
摘要:
基于时空轨迹数据挖掘大学生社交关系是教育大数据研究的热点之一,也提出了一些挖掘方法。针对时空分布集聚性的影响,综合考虑时空因素对社交关系形成的贡献度,并构建基于香农熵的地点权重和事件分组权重。提出一种基于多重假设验证的加权社交关系推断方法(WST-MHT),并运用于挖掘大学生的社交关系以及亲密程度。用真实数据集进行大量的实验。将结果与当前流行的推断社交关系的方法进行比较,观察到在最优阈值下,WST-MHT的准确度达到98.9%,并且召回率提升了约20%。
摘要(英文):
Mining university students’social ties based on their spatio-temporal trajectory is one of the hotspots of educa-tional big data research, some mining methods have also been proposed. In view of the impact of spatio-temporal distribu-tion aggregation, the contribution of spatio-temporal factors to the formation of social ties is comprehended, the location weight and group weight based on Shannon entropy are constructed. The method for inferring Weighted Social Ties based on Multiple Hypothesis Tes(t WST-MHT)is proposed and used to explore the ...

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