رشد سریع شبکههای اجتماعی مبتنی بر مکان، فرصتی عالی برای ارائه خدمات توصیه مکانهای مورد علاقه به صورت هدفمند میباشد. یک وظیفه مهم برای توصیه دقیق نقاط جذاب و مورد علاقه کاربران در شبکههای اجتماعی مبتنی بر مکان، با توجه به چالشهای متون غنی و پراکندگی دادهها، بررسی و چکیده کامل
رشد سریع شبکههای اجتماعی مبتنی بر مکان، فرصتی عالی برای ارائه خدمات توصیه مکانهای مورد علاقه به صورت هدفمند میباشد. یک وظیفه مهم برای توصیه دقیق نقاط جذاب و مورد علاقه کاربران در شبکههای اجتماعی مبتنی بر مکان، با توجه به چالشهای متون غنی و پراکندگی دادهها، بررسی ویژگیهای معنادار کاربران و نقاط مورد علاقه است. در این مقاله، یک روش جدید برای توصیه ترتیب دقیق بهترین نقاط مورد علاقه کاربران ارائه شده که ترکیبی از رویکردهای شبکه عصبی کانولوشن، خوشهبندی و دوستی میباشد. برای یافتن شباهت در رفتار دوستان صمیمی، از روش خوشهبندی انتقال میانگین استفاده میکنیم و فقط تأثیر الگوی رفتاری شبیهترین دوست را به نسبت همه دوستان کاربر در نظر میگیریم. چارچوب جدید شبکه عصبی کانولوشن پیشنهادی با ۱۰ لایه میتواند طول و عرض جغرافیایی و شناسه مکانهای مناسب بعدی را پیشبینی کرده و سپس بر اساس کوتاهترین فاصله از الگوی رفتاری دوست مشابه، مکانهای پیشنهادی را انتخاب کند. این رویکرد ترکیبی، در دو مجموعه داده شبکههای اجتماعی مبتنی بر مکان ارزیابی شده و نتایج تجربی نشان میدهد که استراتژی ما از روشهای پیشرفته توصیه نقاط مورد علاقه دقیقتر عمل میکند.
پرونده مقاله
هدف از تعبیهسازی شبکههای اجتماعی که اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده، یادگیری نمایش در ابعاد پایین برای هر گره در شبکه با حفظ ساختار و خصوصیات شبکه است. در این مقاله، تأثیر نحوه تشخیص جوامع در حالتهای مختلف مانند تشخیص جامعه حین یا قبل از روند پیادهروی تصادفی و چکیده کامل
هدف از تعبیهسازی شبکههای اجتماعی که اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده، یادگیری نمایش در ابعاد پایین برای هر گره در شبکه با حفظ ساختار و خصوصیات شبکه است. در این مقاله، تأثیر نحوه تشخیص جوامع در حالتهای مختلف مانند تشخیص جامعه حین یا قبل از روند پیادهروی تصادفی و هچنین تأثیر معنایی اطلاعات متنی هر گره بر روی تعبیهسازی شبکه مورد بررسی قرار گرفته و دو چارچوب اصلی با نامهای تعبیهسازی شبکه آگاه به جامعه و متن و تعبیهسازی شبکه مبتنی بر جامعه و ویژگیهای معنایی پیشنهاد شده است. در این مقاله، در تعبیهسازی شبکه آگاه به جامعه و متن، تشخیص جوامع قبل از روند پیادهروی تصادفی با بهکارگیری روش غیرهمپوشان ادموت و همپوشان اگونتاسپلیتر انجام گرفته است. با این حال در تعبیهسازی شبکه مبتنی بر جامعه و ویژگیهای معنایی، تشخیص جوامع حین رخداد پیادهروی تصادفی و با استفاده از مدل موضوعی جفتکلمه اعمال شده است. در تمامی روشهای ارائهشده، تحلیل متنی مورد بررسی قرار گرفته و نهایتاً نمایش نهایی با بهکارگیری مدل Skip-Gram در شبکه انجام میگردد. آزمایشهای انجامشده نشان دادهاند که روشهای پیشنهادی این مقاله از روشهای با نامهای پیادهروی عمیق، CARE، CONE و COANE بهتر عمل کردهاند.
پرونده مقاله