基于会面合并事件的社会关系强度度量模型

摘要：

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

所属期刊栏目：48

分类号：TP391N94(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61361166009

在线出版日期：2019-03-15（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：96-102