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J-GLOBAL ID：201702272401405959   整理番号：17A0368941

社会関係推定のための重み付け階層的地理情報記述モデル【Powered by NICT】

Weighted hierarchical geographic information description model for social relation estimation

著者 (9件)： Zhang Kai (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, 89 Minzhuang Road, Haidian District, Beijing 100093, China) ,  Zhang Kai (University of Chinese Academy of Sciences, 19 Yuquan Road, Shijingshan District, Beijing 100049, China) ,  Yun Xiaochun (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, 89 Minzhuang Road, Haidian District, Beijing 100093, China) ,  Yun Xiaochun (University of Chinese Academy of Sciences, 19 Yuquan Road, Shijingshan District, Beijing 100049, China) ,  Yun Xiaochun (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing 100029, China) ,  Zhang Xiao-Yu (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, 89 Minzhuang Road, Haidian District, Beijing 100093, China) ,  Zhu Xiaobin (Beijing Technology and Business University, 11 Fucheng Road, Haidian District, Beijing 100048, China) ,  Li Chao (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing 100029, China) ,  Wang Shupeng (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, 89 Minzhuang Road, Haidian District, Beijing 100093, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 216  ページ： 554-560  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会関係推定は,世界中の研究者の注目を集めている,LBSN(位置に基づくソーシャルネットワーク)の急速な発展は,研究者を提供するユーザの社会的関係を推定するために付加的な資源。以前の研究は,LBSNから抽出した空間情報を用いた社会的関係推定を満たした,位置の性質にはほとんど注意を無視し,あるいは,支払われた。本論文では,階層的グリッドベース法は,位置IDを定義するために提案し,位置の特性特徴を抽出するとき,ユーザの空間情報をより十分にようにを完全に利用した。に加えて,ロバスト推定モデルを訓練するために,半教師つき学習に基づくモデルを設計した。上記の問題の注意深い考察は最終的には競争相手より優れていることを一般的な枠組みをもたらし,実験は最終的に有効性を証明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *地理学 ,  ロバスト推定 ,  高速度 ,  *重みづけ
準シソーラス用語： 半教師つき学習 ,  空間情報 ,  社会的関係 ,  社会的ネットワーク ,  *地理情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 社会的ネットワーク ,  社会関係推定 ,  量計算 ,  地理的特徴抽出 ,  階層的記述 ,  半教師つき学習

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 社会 ,  推定 ,  重み付け ,  地理情報 ,  記述 ,  モデル