%0 Journal Article
%T 基于动态情境感知的W5模型研究<br>Research of W5 Model Based on Dynamic Context Awareness
%A 王峰
%A 李石君
%J 电子科技大学学报
%D 2016
%R 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.020
%X Twitter、Sina Micro-blog等社交网络应用为基于位置的服务提供了大量的情境信息,如用户ID(who)、签到时间(when)、GPS坐标(where)、微博内容主题词(what)和微博内容诱因词(why)等,简称5W。它们为用户的行为和偏好研究提供了契机。该文提出了基于5W动态情境感知信息的W5概率模型,并采用包含情境信息的联合概率分布分别从时间、空间和活动等方面挖掘用户动态行为,用于用户和位置的预测。该文实验基于两个数据集:Geo-text(GT)和Sina-tweets(ST),在数据集上进行了用户预测(UP)和位置预测(LP)实验。实验结果表明,W5模型在UP和LP两方面准确率均高于W4模型。同时,W5模型在时间误差和空间距离误差两方面也取得了较好的性能。<br>
%K 动态情境
%K 诱因
%K 用户行为挖掘
%K W5模型&lt
%K br&gt
%U http://manu50.magtech.com.cn/dzkjdx/CN/abstract/abstract262.shtml