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J-GLOBAL ID：202102258019177223   整理番号：21A0268349

LBSNのための知識グラフベース空間意識型ユーザコミュニティ選好クエリアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Knowledge Graph-Based Spatial-Aware User Community Preference Query Algorithm for LBSNs

著者 (7件)： Wang Yanjun (State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Zhengzhou 450001, China) ,  Wang Yanjun (Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450001, China) ,  Zhu Liang (Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450001, China) ,  Ma Jiangtao (Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450001, China) ,  Hu Guangwu (School of Computer Science, Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen 518172, China) ,  Liu Jiangchuan (School of Computing Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada) ,  Qiao Yaqiong (State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Zhengzhou 450001, China)
資料名： Big Data Research  (Big Data Research)
巻： 23  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： W3530A  ISSN： 2214-5796  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： 位置ベース社会ネットワーク(LBSN)におけるユーザコミュニティ選好は,グループLBSNユーザの多様な位置要求に合致できる。個人の位置ベースサービス推薦または個人空間選好質問問題は,多くの研究によってよく対処されているが,ユーザグループまたはユーザコミュニティ選好クエリーは,まだ方法であり,そして,精度がユーザ要求を満足できない空間距離因子を考慮するだけである。ユーザコミュニティ空間選好問題を解決して,その性能を改善するために,知識グラフベースの空間意識ユーザコミュニティ選好クエリアルゴリズム,タイプRツリー(tRツリー)質問アルゴリズム(TRQA)を提案して,ユーザポイントの関心(POI)の位置意味情報と選好重みの両方を考慮して,LBSNsからユーザのコミュニティ選好を効果的に発見した。この目的を達成するために,本論文は,最初に,クエリ効率を改善するために,tRツリー空間指数を利用した。次に,知識グラフに基づくコミュニティ満足度モデルを導入して,POIがユーザコミュニティの選好要求を満たすことができるかどうかを包括的に評価した。実験結果は,TRQAが剪定効率および質問時間に関して,知覚品質適応アルゴリズム(PQA)を凌駕することを示した。提案アルゴリズムのクエリ時間はユーザコミュニティ変化におけるユーザ数としてPQAより80%短かった。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  コミュニティ
準シソーラス用語： Rツリー ,  意味情報 ,  社会的ネットワーク ,  クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： LBSN ,  ユーザコミュニティ ,  空間選好質問 ,  枝刈り戦略 ,  知識グラフ

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 知識グラフ ,  意識 ,  コミュニティ ,  選好 ,  クエリ ,  アルゴリズム