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基于时空数据的用户社交联系强度研究
被引量：
3
1
作者
陈元娟
严建峰
+1 位作者
刘晓升
杨璐
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第1期251-254,274,共5页
word2vec是Google推出的一款将词表征为实数值的高效开源工具。采用该工具将时空数据中的每位用户表征为一个实数值向量并预测用户间社交联系的强度。提出了在word2vec学习过程中动态调整学习率的算法——Location-weight算法,根据不同...
word2vec是Google推出的一款将词表征为实数值的高效开源工具。采用该工具将时空数据中的每位用户表征为一个实数值向量并预测用户间社交联系的强度。提出了在word2vec学习过程中动态调整学习率的算法——Location-weight算法,根据不同位置的不同用户数目在学习过程中加入位置权重,并探索其对用户社交联系强度预测的影响。实验结果表明,加入位置权重的学习算法提高了用户社交联系强度预测的准确性。
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关键词
word2vec
位置权重
用户社交联系强度
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职称材料
题名
基于时空数据的用户社交联系强度研究
被引量：
3
1
作者
陈元娟
严建峰
刘晓升
杨璐
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第1期251-254,274,共5页
基金
国家自然科学基金(61373092
61033013
+4 种基金
61272449
61202029)
江苏省教育厅重大项目(12KJA520004)
江苏省科技支撑计划重点项目(BE2014005)
广东省重点实验室开放课题(SZU-GDPHPCL-2012-09)资助
文摘
word2vec是Google推出的一款将词表征为实数值的高效开源工具。采用该工具将时空数据中的每位用户表征为一个实数值向量并预测用户间社交联系的强度。提出了在word2vec学习过程中动态调整学习率的算法——Location-weight算法,根据不同位置的不同用户数目在学习过程中加入位置权重,并探索其对用户社交联系强度预测的影响。实验结果表明,加入位置权重的学习算法提高了用户社交联系强度预测的准确性。
关键词
word2vec
位置权重
用户社交联系强度
Keywords
word2vec
Location weight
Social strength
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空数据的用户社交联系强度研究
陈元娟
严建峰
刘晓升
杨璐
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
3
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