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上传时间: 2021-03-08
详细说明：最近，时空数据中的用户关系预测引起了广泛的关注。 先前的研究集中于空间方面的共现或上下文，其中很少考虑时间方面的上下文。 在本文中，考虑到共现，上下文和移动性周期性，我们针对此问题提出了一种新颖的社会关系预测方法，称为多视图上下文共现（MVCC）。 上下文和共现的组合不是简单地合并在一起，具体地说，我们提出了一种将时空数据中的用户对关系巧妙地转换为自然语言处理域中的词对关系的方法。 在我们的方法中，构造了从多视图捕获时空语义信息的上下文序列，并从中提取了具有不同程度表示的多视图上下文共现特征。 这些多视图上下文共现功能用于训练多个分类器。 代表不同程度的时空信息的输出被加权并融合为最终关系强度。 结果表明，与诸如EBM和SCI的方法相比，我们的方法是可行的。
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