位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于时空数据分类的用户社交联系学习
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61373092,61572339,61272449)江苏省科技支撑计划重点资助项目(BE214〇05)
中文摘要:

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.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.

英文摘要:

According to spatio-temporal data model for expression of time and space,the spatiovided into spatio-temporal data model based on space and spatio-temporal data model based on mong users more precisely, this paper proposed a novel model that merges the features of spatio-temporal data space with the features of spatio-temporal data model based on time. The experimental resultmulti-features fusion in time and space predicts the social ties of users than the spatio-temporal data model based on space oron time more accurately.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049