【摘 要】
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随着社交网迅速发展,产生了大量带有时空信息的短文本数据.这些短文本数据因其文本长度过短且所带地理位置信息过于稀疏导致用户行为主题难于捕捉.此外,由于目前大多数用户行
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,医学影像智能计算教育部重点实验室（东北大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61871106,61973059),国家重点研发计划项目(2016YFC0101500)
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随着社交网迅速发展,产生了大量带有时空信息的短文本数据.这些短文本数据因其文本长度过短且所带地理位置信息过于稀疏导致用户行为主题难于捕捉.此外,由于目前大多数用户行为理解相关研究工作缺少对行为要素间依赖关系的适度融合,因而造成行为理解具有片面性.基于此,首先提出2种综合考虑用户行为发生时间、活动内容、活动区域的用户时间活动模型(user-time-activity model,UTAM)和用户时间区域模型(user-time-region model,UTRM),用于深刻理解用户行为规律;然后利用LDA(
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