基于混合分析的 LBSN 数据早期检测群体动态异常
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究介绍了一种基于熵分析和聚类技术的混合解决方案,用于早期检测基于位置的社交网络中的城市活动的意外变化,并通过在纽约城收集的 Instagram 数据进行实验证明其有效性。
该论文提出了一种基于移动设备的无监督轻量级方法,用于模拟用户的社交上下文和位置。该方法利用自我网络模型和智能手机嵌入式传感器数据提取高级别的语义上下文特征。在社交上下文方面,该方法利用了用户和设备之间的物理和网络社交互动数据。在位置方面,该方法优先建模了特定位置的熟悉度程度。相对于只使用与物理上下文相关的特征,该方法在AUROC、Precision和Recall方面表现提高。