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J-GLOBAL ID：201702291708723433   整理番号：17A1130457

位置に基づくソーシャルネットワークにおける個別ユーザのための分配位置にチェックイン特徴の利用【Powered by NICT】

Using check-in features to partition locations for individual users in location based social network

著者 (5件)： Yu Chen (Cluster and Grid Computing Lab, Big Data Technology and System Lab, Services Computing Technology and System Lab, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China) ,  Xiao Baiyun (Cluster and Grid Computing Lab, Big Data Technology and System Lab, Services Computing Technology and System Lab, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China) ,  Yao Dezhong (Cluster and Grid Computing Lab, Big Data Technology and System Lab, Services Computing Technology and System Lab, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China) ,  Ding Xiaofeng (Cluster and Grid Computing Lab, Big Data Technology and System Lab, Services Computing Technology and System Lab, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China) ,  Jin Hai (Cluster and Grid Computing Lab, Big Data Technology and System Lab, Services Computing Technology and System Lab, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China)
資料名： Information Fusion  (Information Fusion)
巻： 37  ページ： 86-97  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3167A  ISSN： 1566-2535  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： 位置ベースソーシャルネットワーク(LBSN)は繁栄を,位置チェックイン記録は相対的マイニングを行うに十分な情報資源を提供する。ユーザが訪問した位置の中で,ユーザから相対的に訪問さは位置ベースサービスのための更なる採掘と改良のための担体として作用した。,ユーザの訪問頻度に基づく訪問位置の分配にある非常に重要。本論文の目的は,機械学習における分類を利用して,Heを一度ユーザの位置を分類による個々のユーザの位置を分割することである,が初期チェックインする。各初期チェックイン記録のための特徴抽出後,三特徴カテゴリーの寄与を評価した。結果は種々の特性範疇の寄与は分類,社会的な特徴は最小寄与を提供するが変化を示した。最後に,全試料の最終試験を,それぞれ多数決投票に基づく二ベースラインと結果を比較した。結果は一般的にベースラインよりも優れている,分類の有効性を示した。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： 機械学習 ,  *基準線 ,  ヘリウム ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 多数決投票 ,  情報資源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 位置ベースソーシャルネットワーク ,  分類 ,  予測

分類 (4件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ソーシャルネットワーク ,  分配