Eftersom det finns stora skillnader i rörelsemönster och sociala samband mellan vardagar och helger föreslår vi en reträtt social-temporal-hierarkisk Markov modell (FSTHM) för att förutsäga individens framtida läge. Indelningen av vardagar och helger används för att bryta ner den traditionella Markovmodellens ursprungliga tillstånd i två olika stater och skilja mellan de sociala bandens styrka på vardagar och helger. Med undantag för tidsdelningen anses fördelningen av besökstiden för varje stat också förbättra den prediktiva prestandan. Dessutom, för att bäst passa egenskaperna hos Markov modell, introducerar vi den modifierade korsprov entropi för att kvantifiera likheterna mellan individen och hans vänner. Experimenten baserade på verkliga lokaliseringsbaserade sociala nätverk visar att FSTHM-modellen ger en 9 % förbättring jämfört med Markov-modellen och 2 % förbättring jämfört med de sociala Markov-modeller som använder cosinuslikhet eller ömsesidig information för att mäta den sociala korrelationen.
Wen m.fl. REF föreslog en regressiv social-temporal-hierarkisk Markov-modell (FSTHM), som införde modifierad korsprovsentropi för att kvantifiera likheterna mellan individen och hans vänner för att förbättra den prediktiva prestandan.
Improving Location Prediction by Exploring Spatial-Temporal-Social Ties
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}