一种基于语义的时空敏感社会关系模型

摘要：

近几年,我们见证了互联网上社交平台与移动社交应用的兴起(比如facebook,Twitter,微信等).由于移动设备终端的普及以及终端持有者访问或是上传有位置标注的信息和图片到网络云端,使得获取相对准确的时空信息变得容易.而随着相关信息的累积,其越来越引起研究者的关注.本文通过自然语言处理的方法抽取时空信息并进行语义分析,进而提出一种基于语义的时空敏感社会关系模型.为解决原始时空数据的稀疏性问题,采用n-gram方法学习模型以预测缺失的时空数据,然后利用时空信息与文本语义信息上的相似性来获取社会关系模型.实验结果验证了本文方法的有效性.

关键词：社会关系、语义、自然语言处理、n-gram方法、时空敏感

所属期刊栏目：37

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“九七三”重点基础研究计划项目2014CB340400;国家自然科学基金项目61273216,61172084,61202046;湖北省科技支撑计划项目2013BDH011,2015BHE029

在线出版日期：2016-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1207-1211