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计算机论坛:基于行为的基于位置的社交网络定位推荐

发布者:计算机学院 |发布日期:2019-04-18|阅读次数:

报告题目:基于行为的基于位置的社交网络定位推荐

报告人:Wang Xin 博士

时间:2019年4月20日9:00-10:00

地点:明实楼B403

报告摘要:基于位置的社交网络的位置推荐方法从用户的签到中发现用户的位置偏好及其空间移动模式,并为用户提供未访问位置的推荐。近年来,LBSN的日益普及和共享位置信息的丰富,使得位置推荐成为一个活跃的研究领域。然而,现有方法中使用的协作模型并不能捕获由用户签到信息构建的用户位置图的全局结构和关系。此外,每个用户都有一组独特的空间和时间行为,这些信息在整个推荐过程中没有得到充分利用。另外,位置推荐方法还存在数据稀疏和冷启动问题。我们提出一种新的定位推荐方法,即基于行为的定位推荐(BLR)。BLR根据用户的重复行为和类似用户的行为向用户推荐一个位置。此外,为了更好地集成空间信息,BLR有两个空间组件,一个基于用户的空间组件用于查找用户的空间偏好,另一个基于行为的组件用于查找不同行为的兴趣位置。对三个真实数据集的实验研究表明,BLR能够产生更好的定位建议,有效地解决数据稀疏和冷启动问题。

报告人简介:Wang Xin,卡尔加里大学地理工程系Schulich工程学院教授。Wang Xin博士获得西北大学软件工程专业理学学士学位,加拿大雷吉纳大学计算机科学博士学位。研究兴趣是空间数据库和空间数据挖掘、大时空数据分析、油气数据挖掘、地理信息系统本体和知识工程、网络地理信息系统和基于位置的社会网络。Wang Xin博士是加拿大人工智能协会(CAIAC)的执行成员和财务主管。

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