一种基于语义的时空敏感社会关系模型

摘要：

近几年,人们见证了互联网上社交平台与移动社交应用的兴起(比如facebook,Twitter,微信等).由于移动设备终端的普及,以及终端持有者访问或是上传有位置标注的信息和图片到网络云端,这使得获取相对准确的时空信息变得容易.而随着相关信息的累积,其越来越引起研究者的关注.本文通过自然语言处理的方法抽取时空信息并进行语义分析,进而提出一种基于语义的时空敏感社会关系模型.为解决原始时空数据的稀疏性问题,采用n-gram方法学习模型以预测缺失的时空数据,然后利用时空信息与文本语义信息上的相似性来获取社会关系模型.实验结果验证了本文方法的有效性.

关键词： 网络平台 时空信息 语义分析 社会关系模型

作者: 熊伟 吴钊 李兵 谷琼 宁彬

作者单位: 湖北文理学院,湖北襄阳,441000;武汉大学国际软件学院,湖北武汉,430072 湖北文理学院,湖北襄阳,441000 武汉大学国际软件学院,湖北武汉,430072

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届中国计算机学会服务计算学术会议

会议地点: 咸宁

会议语种:中文

页码: 326-331

在线出版日期: 2015-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）