首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于时空相关性的多签到数据匹配算法
引用本文:张晨,李志,朱红松,孙利民.基于时空相关性的多签到数据匹配算法[J].计算机科学,2018,45(1):188-195.
作者姓名:张晨  李志  朱红松  孙利民
作者单位:物联网信息安全技术北京市重点实验室 北京100093中国科学院信息工程研究所 北京100093中国科学院大学网络空间安全学院 北京100049,物联网信息安全技术北京市重点实验室 北京100093中国科学院信息工程研究所 北京100093中国科学院大学网络空间安全学院 北京100049,物联网信息安全技术北京市重点实验室 北京100093中国科学院信息工程研究所 北京100093中国科学院大学网络空间安全学院 北京100049,物联网信息安全技术北京市重点实验室 北京100093中国科学院信息工程研究所 北京100093中国科学院大学网络空间安全学院 北京100049
基金项目:本文受重点研发计划项目(2016YFC1202204),国家自然科学基金面上项目,北京市科委项目(Z161100002616032)(61572231)资助
摘    要:智能产品往往具有标识其唯一性的标签,如公交卡编号、Wi-Fi设备MAC地址等,设备标签以及其使用的时间、地点信息构成了代表人们离散轨迹的签到数据。研究人员针对单种签到数据开展了多方面的研究,但单种签到数据通常比较稀疏,其适应性和性能等受到限制。为此,研究了新的多签到数据问题,提出了一种基于多签到数据的标签匹配算法MIMA,丰富了签到数据,提高了应用性能。该算法首先基于单人多签到数据具有的时空相关性,通过计算多个标签之间的正负关系构建面向多标签的符号网络;在此基础上,摒弃了不适用于签到数据符号网络的分割条件,并通过增加权值分布密度来改进已有FEC(Finding and Extracting Communities from singed social networks)社区发现算法的分割机制,以适应签到数据符号网络的特性,实现多标签的划分。模拟仿真和真实数据的实验均显示MIMA算法具有较好的时间复杂效率和精度。

关 键 词:多签到数据  符号网络  社区发现  匹配算法
收稿时间:2016/11/17 0:00:00
修稿时间:2017/2/13 0:00:00

MIMA:A Multi-identification Check-in Data Matching Algorithm Based on Spatial and Temporal Relations
ZHANG Chen,LI Zhi,ZHU Hong-song and SUN Li-min.MIMA:A Multi-identification Check-in Data Matching Algorithm Based on Spatial and Temporal Relations[J].Computer Science,2018,45(1):188-195.
Authors:ZHANG Chen  LI Zhi  ZHU Hong-song and SUN Li-min
Affiliation:Beijing Key Laboratory of IOT Information Security,Beijing 100093,China Institute of Information Engineering,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100093,China School of Cyber Security,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China,Beijing Key Laboratory of IOT Information Security,Beijing 100093,China Institute of Information Engineering,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100093,China School of Cyber Security,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China,Beijing Key Laboratory of IOT Information Security,Beijing 100093,China Institute of Information Engineering,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100093,China School of Cyber Security,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China and Beijing Key Laboratory of IOT Information Security,Beijing 100093,China Institute of Information Engineering,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100093,China School of Cyber Security,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
Abstract:
Keywords:Multi-identification check-in data  Singed network  Community detection  Matching algorithm
点击此处可从《计算机科学》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号