【摘 要】
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在人们的日常生活中，存在着各种信息系统，记录着用户的日常行为信息。通过对大量用户的日常轨迹信息的分析，可以发现用户之间的行为关联性，度量用户之间的社会关系强度。本文基于中国科学技术大学的校园卡系统数据特点，提出了一种基于用户行为时间序列模型的社会关系度量方法。该方法首先依据用户的行为数据生成用户行为时间序列，并在此基础上进行行为关联性的度量，以反映用户在真实世界中的社会关系强度，并利用地点访问热度
【机 构】
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中国科学技术大学 计算机科学与技术学院,合肥230027 中国科学技术大学 网络信息中心,合肥23
【出 处】
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第21届全国多媒体技术、第8届全国普适计算、第8届全国人机交互联合学术会议
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在人们的日常生活中，存在着各种信息系统，记录着用户的日常行为信息。通过对大量用户的日常轨迹信息的分析，可以发现用户之间的行为关联性，度量用户之间的社会关系强度。本文基于中国科学技术大学的校园卡系统数据特点，提出了一种基于用户行为时间序列模型的社会关系度量方法。该方法首先依据用户的行为数据生成用户行为时间序列，并在此基础上进行行为关联性的度量，以反映用户在真实世界中的社会关系强度，并利用地点访问热度修正社会关系强度的分析结果。实验中使用提出的社会关系度量方法对中国科学技术大学的校园卡系统数据进行分析，度量用户关联性强度，并对方法的有效性进行了验证。
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