Två egenskaper hos lokaliseringsbaserade tjänster är mobila banor och förmågan att underlätta sociala nätverk. Registreringen av kursdata bidrar med värdefulla resurser för att förstå användarnas geografiska rörelsebeteenden. Sociala nätverk är möjligt när användarna snabbt kan ansluta till alla i närheten. Ett socialt nätverk med platsbaserade tjänster kallas för platsbaserat socialt nätverk (LBSN). Som framgår av Cho et al. [2013], platser som ofta besöks av socialt besläktade personer tenderar att korreleras, vilket indikerar det nära sambandet mellan sociala förbindelser och bana beteenden användare i LBSNs. För att bättre kunna analysera och minera LBSN-data behöver vi ha en heltäckande bild av var och en av dessa två aspekter, dvs. de mobila bandata och det sociala nätverket. Speciellt presenterar vi en ny neural nätverksmodell som tillsammans kan modellera både sociala nätverk och mobila banor. Vår modell består av två komponenter: byggandet av sociala nätverk och skapandet av mobila banor. Först använder vi oss av en nätverksmetod för uppbyggnad av sociala nätverk: en nätverksrepresentation kan härledas för en användare. Nyckeln till vår modell ligger i att generera mobila banor. För det andra tar vi hänsyn till fyra faktorer som påverkar genereringsprocessen av mobila banor: användarbesök, påverkan av vänner, kortsiktiga sekventiella sammanhang och långsiktiga sekventiella sammanhang. För att karakterisera de två senaste sammanhangen använder vi RNN- och GRU-modellerna för att fånga den sekventiella relationen i mobila banor på kort eller lång sikt. Slutligen är de två komponenterna bundna genom att dela med sig av representationerna i användarnätverket. Experimentella resultat från två viktiga tillämpningar visar hur effektiv vår modell är. Framför allt är förbättringen jämfört med baslinjerna mer betydande när antingen nätverksstruktur eller bana data är gles.. 2017. En neural nätverksstrategi för att gemensamt modellera sociala nätverk och mobila banor. 1 https://en.wikipedia.org/wiki/Gowalla. 2 https://en.wikipedia.org/wiki/Brightkite. 3 Observera att en online social relation inte nödvändigtvis indikerar en offline vänskap i verkliga livet. En bana är vanligtvis modellerad som en sekvens av incheckningsposter. Ett vanligt sätt att integrera sociala anslutningar i ett applikationssystem (t.ex. recommender systems) är att anta legaliseringstekniker genom att anta att länkarna förmedlar användaren likhet. På så sätt utnyttjas de sociala förbindelserna som sidoinformation, men de kännetecknas inte av en gemensam datamodell, och modellens prestanda är i hög grad beroende av den "homofila principen" som gillar att umgås med liknande. I den här artikeln tar vi initiativ till att gemensamt modellera sociala nätverk och mobila banor med hjälp av ett neuralt nätverk. Vårt tillvägagångssätt är inspirerat av den senaste tidens framsteg i fråga om djupt lärande. Jämfört med andra metoder, neurala nätverk modeller kan fungera som en effektiv och allmän funktion approximation mekanism som kan fånga komplicerade data egenskaper [Mittal 2016]. Särskilt, färska studier har visat överlägsenheten av neurala nätverk modeller på nätverk och sekventiella data. För det första försökte flera banbrytande studier bädda in hörn av ett nätverk i lågdimensionella vektorutrymmen [Tang och Liu 2011; Perozzi et al. 2014; Tang et al. 2015b ], kallas nätverk inbäddning. Med en sådan lågdimensionell tät vektor, kan det lindra den data gleshet som en gles nätverksrepresentation lider av. För det andra, neurala nätverk modeller är kraftfulla beräkningsdata modeller som kan fånga och representera komplexa input / output relationer. I synnerhet, flera neurala nätverk modeller för bearbetning sekventiell
C. Yang m.fl. gemensamt modellerade en social nätverksstruktur och användares bana beteenden med en neural nätverksmodell som heter JNTM REF.
A Neural Network Approach to Jointly Modeling Social Networks and Mobile Trajectories
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}