Abstract-Med allestädes närvarande GPS-aktiverade enheter och platsbaserade sociala nätverk tjänster, forskning om människors rörlighet blir kvantitativt möjligt. Att förstå det kan leda till tilltalande tillämpningar som stadsplanering och epidemiologi. I detta dokument fokuserar vi på att förutsäga om två individer är vänner baserat på deras mobilitetsinformation. Intuitivt, vänner tenderar att besöka liknande platser, vilket antalet av deras samtidiga förekomster bör vara en stark indikator på deras vänskap. Dessutom har besökstiden mellan två användare också en effekt på vänskapsförutsägelsen. Genom att utnyttja maskininlärningsteknik konstruerar vi två vänskapsförutsägelsemodeller baserade på mobilitetsinformation. Den första modellen fokuserar på att förutsäga vänskap mellan två individer med endast en av deras gemensamma platsers information. Den andra modellen föreslår en lösning för att förutsäga vänskap mellan två individer baserat på alla deras co-occurred platser. Experimentella resultat visar att båda våra modeller överträffar de senaste lösningarna.
Förutom samtidiga händelser, Cheng et al. REF konstaterade att tidsintervallet mellan två användare som besöker samma plats (inte nödvändiga samtidiga förekomster) också är användbart för att förutsäga deras relation.
Inferring Friendship from Check-in Data of Location-Based Social Networks
{'venue': "ASONAM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}