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

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