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J-GLOBAL ID：201702271463946769   整理番号：17A1356754

ソーシャルネットワーク説明の結合モデリングユーザ時空習慣【Powered by NICT】

Linking social network accounts by modeling user spatiotemporal habits

著者 (5件)： Han Xiaohui (Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Network, Shandong Computer Science Center (National Super Computer Center in Jinan), Jinan, China 250014) ,  Wang Lianhai (Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Network, Shandong Computer Science Center (National Super Computer Center in Jinan), Jinan, China 250014) ,  Xu Shujiang (Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Network, Shandong Computer Science Center (National Super Computer Center in Jinan), Jinan, China 250014) ,  Liu Guangqi (Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Network, Shandong Computer Science Center (National Super Computer Center in Jinan), Jinan, China 250014) ,  Zhao Dawei (Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Network, Shandong Computer Science Center (National Super Computer Center in Jinan), Jinan, China 250014)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISI  ページ： 19-24  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： 物理者の同定SNS考慮の背後にあるSNS関連犯罪例の研究における重要な課題となっている。SNSプラットフォーム上のユーザにより提供された情報は,偽,矛盾,欠落のある欺瞞的できるので,この手法はより挑戦的な課題である。ユーザの正確なプロファイルを得るための一つの方法は,異なる社会プラットフォーム上に生成されたすべての複数の説明,考慮した連鎖(AL)と呼ばれるを連結することである。しかし,既存のAL技術情報非信頼性の問題に悩まされている。位置取得と無線通信技術の最近の進歩は,ALのための新しい機会をもたらした。本論文では,ユーザ生成位置データから抽出した習慣パターンを比較することにより同じ個体に属する複数のアカウントを連結するフレームワークを提案した。は,空間的および時間的次元におけるユーザ習慣パターンを捕捉するためのトピックモデルを構築した。実世界データセット上で行った実験の結果は,提案したフレームワークの実現可能性と妥当性を実証した。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： 信頼性 ,  *犯罪
準シソーラス用語： 無線通信技術 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソーシャルネットワーク ,  説明 ,  モデリング ,  時空 ,  習慣