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J-GLOBAL ID：201702228600943325   整理番号：17A1393734

LBSNsにおけるユーザモビリティパターンに基づく効率的な細粒度位置予測【Powered by NICT】

Efficient Fine-Grained Location Prediction Based on User Mobility Pattern in LBSNs

著者 (5件)： Cao Jiuxin ,  Xu Shuai ,  Zhu Xuelin ,  Lv Renjun ,  Liu Bo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CBD  ページ： 238-243  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 位置に基づくソーシャルネットワーク(LBSNs)は近年仮想空間と実世界移動度の間の橋を構築した。LBSNsで発生させた膨大なチェックインデータは,将来のユーザのチェックイン位置,電子商取引の発展のための有意義なことが証明されているを予測可能にした。既存の研究は主に粗大粒度,実用的なシナリオにおける限られた性能を示すと次のチェックイン位置を予測することに焦点を当てた。本論文では,LBSNsの細粒時間でユーザの将来チェックイン位置を予測するためのユーザ移動パターンに基づく包括的なアプローチを提案した。,時間周期性,世界的な流行と利用者の好みを含むユーザ移動パターンを解析した。予測特徴集合を抽出した。最後に,ユーザの将来チェックイン位置を予測するための特徴はそれぞれ管理されたスコアリングモデルと分類モデルに結合した。三つの実世界データセット上での包括的な実験を行い,種々の計量における提案した手法の効率と優位性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  仮想空間 ,  移動度 ,  電子商取引
準シソーラス用語： 分類モデル ,  周期性 ,  社会的ネットワーク ,  *位置予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： 細粒度 ,  位置予測