Det är alltid attraktivt och utmanande att utforska de invecklade beteendedata och avslöja människors motivation, preferenser och vanor, som kan vara till stor nytta många uppgifter inklusive länk förutsägelse, objekt rekommendation, etc. Traditionellt arbete studerar vanligtvis människors beteende utan tid information på ett statiskt eller diskret sätt, förutsatt att de underliggande faktorerna förblir invariant i en lång period. Men vi tror att människors beteende är dynamiskt, och de bidragande faktorerna inklusive det sociala inflytandet och personliga preferenser för beteenden varierar kontinuerligt över tiden. En sådan kontinuerlig dynamik förmedlar viktig kunskap om människors beteendemönster; att ignorera dem skulle leda till felaktiga modeller. I detta arbete tar vi upp den kontinuerliga dynamiska modellering av temporal beteende. För att modellera den helt kontinuerliga temporal dynamik av beteenden och de underliggande faktorerna, föreslår vi DP-Space, en dynamisk preferens sannolikhet utrymme, som kan fånga deras smidiga variation i olika former över tid med flexibla basfunktioner. På det föreslår vi en generativ dynamisk beteendemodell, ConTyor, som betraktar temporal objekt-adoption beteenden som gemensam effekt av dynamiskt socialt inflytande och varierande personliga preferenser över kontinuerlig tid. Vi utvecklar också effektiva slutledningsmetoder för ConTyor och presenterar dess tillämpningar. Vi genomför en omfattande experimentell studie med hjälp av verkliga dataset för att utvärdera effektiviteten hos vår modell och tidsmodellen. Resultaten bekräftar att ConTyor överträffar befintliga state-of-the-art static och temporal modeller i beteendeprognoser. Dessutom visar vi i vår detaljerade studie om tidsbaserad modellering att tidsbaserad modellering är överlägsen statiska infallsvinklar och modellering över kontinuerlig tid är ännu bättre än över diskret tid. Vi visar också att forntida beteendedata fortfarande kan bli viktiga och nyttiga om modellerade väl.
REF föreslog Continuous Temporal Dynamic Behavior (ConTyor) att förutsäga temporal beteende genom att överväga det sociala inflytandet och personliga preferenser över kontinuerlig tid.
Inferring Continuous Dynamic Social Influence and Personal Preference for Temporal Behavior Prediction
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}