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J-GLOBAL ID：201702280642727316   整理番号：17A0213828

友人のネットワークからの学習:オンライン社会的絆に基づく軌道表現学習モデル【Powered by NICT】

Learning from Your Network of Friends: A Trajectory Representation Learning Model Based on Online Social Ties

著者 (2件)： Alharbi Basma ,  Zhang Xiangliang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDM  ページ： 781-786  発行年： 2016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)captureindividuals行方人口の大部分であった。ユーザ(位置)-類似性ベースタスクのためのこのデータを利用するために,生データを地図化低次元uniformfeature空間になければならない。LBSNsの性質のために,manyusersは疎で不完全なチェックinsを有していた。本研究では,networkof友人を利用することによってこの問題を克服するために提案した新しい特徴空間を学習した。は個人の移動度への友人の影響をfirstanalyze,個人軌道は(2ホップ友人)友人の友人や友人ひき起こしオンライン設定をthoseofと相関していることをandshow。我々の観察に基づいて,著者らは,ユーザのチェックinsと友人のネットワークpatternsfrom大域的移動性を推論する,モデルの複雑さをwithoutimpairingことを混合メンバシップモデルを提案した。著者らの提案したモデルは,パターンをinfersglobal,両usersand位置のための新しい表現を学習した。推定patternsandは社会的リンク予測問題に関する新しいユーザ表現againstbaseline法の品質を比較評価した。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： 移動度 ,  *学習モデル ,  *ネットワーク ,  *学習 ,  品質 ,  類似性
準シソーラス用語： 比較評価 ,  移動性 ,  特徴空間 ,  低次元 ,  生データ ,  社会的ネットワーク ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： データ保護  (JD01020V) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  情報収集・整理  (AC04000I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 友人 ,  学習 ,  オンライン ,  社会 ,  軌道 ,  表現 ,  学習モデル