کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11002601 | 1445067 | 2018 | 31 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Distinguishing friends from strangers in location-based social networks using co-location
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص دوستان از غریبه ها در شبکه های اجتماعی مبتنی بر مکان با استفاده از محل همکاری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه اجتماعی مستقر در محل داده کاوی، استنتاج اجتماعی، استخراج ویژگی، محل همکاری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
This paper particularly focuses on using the spatiotemporal data in the location-based social networks (LBSNs) to infer the social tie between two users. To do so, we first generate a co-location dataset by simulating the meeting event between users based on the time difference and spatial distance. Subsequently, we extract four key features from the generated dataset: diversity, popularity, duration, and stability. We propose a framework called SCI (Social Connection Inference) that integrates all derived features to distinguish real friends' meetings from strangers' coincidental meetings. Experiment results based on the three LBSN datasets prove the effectiveness of the proposed SCI framework by outperforming the state-of-the-art methods. In addition, various discussions on different aspects of the data are presented in this paper to yield insights into using generated co-location datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 50, October 2018, Pages 114-123
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 50, October 2018, Pages 114-123
نویسندگان
Gunarto Sindoro Njoo, Kuo-Wei Hsu, Wen-Chih Peng,