【摘 要】
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基于时空轨迹数据挖掘大学生社交关系是教育大数据研究的热点之一,也提出了一些挖掘方法。针对时空分布集聚性的影响,综合考虑时空因素对社交关系形成的贡献度,并构建基于香
【机 构】
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华中师范大学物理科学与技术学院,九江学院信息科学与技术学院,湖南理工学院信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金地区基金(No.61867002),湖南省自然科学基金(No.2018JJ3210,No.2018JJ2154)
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基于时空轨迹数据挖掘大学生社交关系是教育大数据研究的热点之一,也提出了一些挖掘方法。针对时空分布集聚性的影响,综合考虑时空因素对社交关系形成的贡献度,并构建基于香农熵的地点权重和事件分组权重。提出一种基于多重假设验证的加权社交关系推断方法(WST-MHT),并运用于挖掘大学生的社交关系以及亲密程度。用真实数据集进行大量的实验。将结果与当前流行的推断社交关系的方法进行比较,观察到在最优阈值下,WST-MHT的准确度达到98.9%,并且召回率提升了约20%。
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