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J-GLOBAL ID：201902279355511636   整理番号：19A2340025

LBSNに基づくコミュニティ検出と位置推薦【JST・京大機械翻訳】

Community Detection and Location Recommendation Based on LBSN

著者 (4件)： Su Chang (Chongqing University of Posts and Telecommunications Chongqing) ,  Jia Xiao-Tao (Chongqing University of Posts and Telecommunications Chongqing) ,  Xie Xian-Zhong (Chongqing University of Posts and Telecommunications) ,  Li Ning (Chongqing University of Posts and Telecommunications)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNISC  ページ： 227-231  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： コミュニティ検出は,ソーシャルネットワークにおける隠れた情報をマイニングするための有効なツールである。ラベル伝搬は広く使われ,有効なコミュニティ検出アルゴリズムである。多くの研究が,スタンドアロン機械コンピューティングのためのラベル伝搬に基づいて行われてきた。一方,位置ベースソーシャルネットワーク(LBSN)では,並列ラベル伝搬が大規模データセットを扱うために必要である。本論文では,LBSNにおけるコミュニティ検出の効率を改善するHaoopにおけるMapReduceを用いた並列ラベル伝搬を提案した。著者らは,コミュニティ検出を適用して,ユーザ間の友人の円を調査し,各ユーザに対するPOIを推奨する各友人の円内にある。LBSNにおいて,ユーザ位置ネットワークを確立し,ユーザの類似性を計算するためにユーザ位置スコアを定義する。直接推薦と比較して,著者らの方法は推薦と再現率の精度を改善し,推奨効果を改善した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コミュニティ ,  類似性 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 再現率 ,  スコア ,  友達 ,  MapReduce ,  大規模データセット ,  検出アルゴリズム ,  ラベル伝搬 ,  社会的ネットワーク ,  *コミュニティ検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： コミュニティ検出 ,  推薦