基于动态情境感知的W5模型研究

摘要：

Twitter、Sina Micro-blog等社交网络应用为基于位置的服务提供了大量的情境信息，如用户ID(who)、签到时间(when)、GPS坐标(where)、微博内容主题词(what)和微博内容诱因词(why)等，简称5W。它们为用户的行为和偏好研究提供了契机。该文提出了基于5W动态情境感知信息的W5概率模型，并采用包含情境信息的联合概率分布分别从时间、空间和活动等方面挖掘用户动态行为，用于用户和位置的预测。该文实验基于两个数据集：Geo-text(GT)和Sina-tweets(ST)，在数据集上进行了用户预测(UP)和位置预测(LP)实验。实验结果表明，W5模型在UP和LP两方面准确率均高于W4模型。同时，W5模型在时间误差和空间距离误差两方面也取得了较好的性能。

关键词：动态情境、诱因、用户行为挖掘、W5模型

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61272109

在线出版日期：2016-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：429-435