消除时空集聚性影响的社交关系推断方法研究

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%.

关键词：时空集聚性、地点权重、分组权重、多重假设验证

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金地区基金61867002;湖南省自然科学基金2018JJ3210,2018JJ2154

在线出版日期：2020-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：128-134,201