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1、隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的迅猛發(fā)展,社會(huì)內(nèi)部活動(dòng)和聯(lián)系日益緊密和頻繁,其日趨復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu)必然要求人類(lèi)對(duì)各種復(fù)雜社會(huì)行為及其潛在模式有更為深入的研究。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)空維度下的行為模式挖掘問(wèn)題仍然是一個(gè)開(kāi)放性的研究方向,存在大量的研究課題。
本文基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)特性,重點(diǎn)研究時(shí)空維度下的周期行為模式挖掘算法,主要工作包括以下幾個(gè)方面:
1.首先,本文提出了一種基于層次二部圖模型的時(shí)空周期行為模式挖掘算法,能夠
2、挖掘社會(huì)中人們的周期行為習(xí)慣、移動(dòng)軌跡。通過(guò)對(duì)動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間片切片,算法可將整個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為一個(gè)模式二叉樹(shù),高效的完成挖掘任務(wù),克服以往算法的子集漏選問(wèn)題,獲取代表時(shí)空周期行為模式的閉合周期地點(diǎn)子集。
2.在此基礎(chǔ)上,研究了最小周期地點(diǎn)控制子集算法,可以近似獲取最小的地點(diǎn)控制子集,通過(guò)少量地點(diǎn)覆蓋大部分個(gè)體行為模式;同時(shí)還提出了類(lèi)周期行為模式挖掘算法,可挖掘出近似周期行為模式,該算法的挖掘結(jié)果更加接近現(xiàn)實(shí)社會(huì)中人們
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