基于时空数据分类的用户社交联系学习*

按照时空数据模型对时间和空间的表达方式,将时空数据模型分为基于时间的时空数据模型和基于空间的时空数据模型。本文提出了一种新的基于时空数据预测用户社交联系的模型,该模型将基于时间的时空数据集的特征和基于空间的时空数据集的特征进行融合,来预测用户社交联系。实验结果表明基于时间与空间特征融合的时空数据模型能更好地预测用户的社交联系。     

基于时空数据的用户社交联系强度研究

word2vec是Google推出的一款将词表征为实数值的高效开源工具。采用该工具将时空数据中的每位用户表征为一个实数值向量并预测用户间社交联系的强度。提出了在word2vec学习过程中动态调整学习率的算法——Location-weight算法,根据不同位置的不同用户数目在学习过程中加入位置权重,并探索其对用户社交联系强度预测的影响。实验结果表明,加入位置权重的学习算法提高了用户社交联系强度预测的准确性。