[发明专利]一种基于多尺度地理信息的社交网络关联挖掘方法在审
| 申请号： | 201610285422.7 | 申请日： | 2016-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN106021290A | 公开（公告）日： | 2016-10-12 |
| 发明（设计）人： | 张凯;张晓宇;云晓春;王树鹏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度地理信息的社交网络关联挖掘方法。该方法包括：1)获取用户签到数据，对其进行预处理得到结构化数据；2)设定划分地图的不同方法以及每种方法的尺度标准，根据用户签到数据中的GPS数据计算获得其对应的多个位置ID；3)根据签到人数计算获得不同位置的权重，表征不同位置对社交关系预测的贡献；4)利用位置的权重信息进行特征提取，获得所有用户的位置交互特征；5)利用提取的特征训练分类器，得到关系预测模型；6)利用所得的关系预测模型对目标用户进行预测，获得社交网络关系预测结果。本发明通过充分利用位置签到信息来训练获得更鲁棒的预测模型，能够获得理想稳定的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 地理信息 社交 网络 关联 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多尺度地理信息的社交网络关联挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取用户签到数据，对其进行预处理得到结构化数据；2)设定划分地图的不同方法以及每种方法的尺度标准，根据用户签到数据中的GPS数据计算获得其对应的多个位置ID；3)根据签到人数计算获得不同位置的权重，用以表征不同位置对社交关系预测的贡献；4)利用位置的权重信息进行特征提取，获得所有用户的位置交互特征；5)利用提取的特征训练分类器，得到关系预测模型；6)利用所得的关系预测模型对目标用户进行预测，获得社交网络关系预测结果。
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