基于会面合并事件的社会关系强度度量模型

• 作者: 杨铮 王科人 陈增
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 会面合并事件 社会关系度量 时空数据
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 96-102
• 页数: 7页
• 分类号: TP391N94
• 字数: 7480字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.016

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨铮	清华大学软件学院	8	18	3.0	4.0
2	王科人		3	8	1.0	2.0
3	陈增		1	1	1.0	1.0