基于社交网络大数据的时空模式挖掘

分享主题

基于社交网络大数据的时空模式挖掘

分享背景

合理利用社交网络中的时空大数据,并对其进行有效的城市计算,为城市环境的改善和人们生活品质的提高带来新的机遇。本次分享将主要介绍KDD 2018上发表的论文‘Discovering Latent Patterns of Urban Cultural Interactions in WeChat for Modern City Planning’。探讨如何利用社交网络数据来发现、提取城市中人群与POI互动的潜在时空模式,并据此优化城市设施的空间规划。

分享嘉宾

周骁,剑桥大学计算机系在读博士,师从Prof. Ceceilia Mascolo, 主要研究方向为数据挖掘、城市计算、社交网络分析。

分享提纲

引言

带有地理信息的社交网络数据

城市文化活动潜在模式挖掘(TLDA、TCV算法介绍)

空间需求与供给分布探测(POPTICS算法与DSI模型介绍)

结果展示与结语

分享时间

(北京时间)2018年12月16日(星期日) 20:00

错过直播不要紧,回放视频上传后也能看哦~

直播链接

http://www.mooc.ai/open/course/614

想了解更多 AI 研习社直播?

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181214A192N100?refer=cp_1026
  • 腾讯「云+社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券