时序多样性在基于时空数据推断社会关系中的作用
社会与信息网络
2016-11-11 v1
摘要
过去二十年间，关于社交网络及其影响的研究急剧增长。这些研究包括推断社会关系，进而用于目标广告、推荐、搜索定制等。然而，人类的离线体验、与人的交谈以及支配我们生活互动的面对面交互受到的关注较少。我们引入了 DAIICT 时空网络 (DSSN)，这是一个时空数据集，包含由 46 名受试者的手机每 2 分钟记录一次的连续位置数据，共 0.7 百万个数据点。我们的研究聚焦于基于时空数据推断学生之间的关系强度，并将结果与自我报告数据进行比较。在此过程中，我们引入了时序多样性，并表明其在预测关系强度的贡献上优于同类指标。我们还探讨了时序多样性随时间的演化特性。我们丰富的数据集开启了需要细粒度位置数据且参与者在有限地理区域内受限移动的其他研究途径。拥有诸如大学校园这样有界地理区域的优势在于，它为我们提供了真实世界的一个微观缩影，其中每个这样的地理区域具有内部语境和功能，且很高比例的流动性由日程和时间表支配。除年龄同质人口外，有界地理区域让我们得以细致观察大学中学生的活跃内部社交。
引用
@article{arxiv.1611.03298,
title = {Role of Temporal Diversity in Inferring Social Ties Based on Spatio-Temporal Data},
author = {Deshana Desai and Harsh Nisar and Rishab Bhardawaj},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.03298},
year = {2016}
}
备注
7 pages, 3 figures