本文選題：社會(huì)網(wǎng)絡(luò) + 關(guān)系語(yǔ)境��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索》2015年08期

【摘要】：目標(biāo)罪犯藏匿位置的預(yù)測(cè)是一個(gè)重要而艱巨的任務(wù)。提出了一種面向關(guān)系語(yǔ)境的目標(biāo)罪犯藏匿位置預(yù)測(cè)方法。該方法主要通過(guò)在面向關(guān)系語(yǔ)境的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算用戶間的信任度得到目標(biāo)罪犯的強(qiáng)關(guān)系子集,并根據(jù)所有用戶的歷史位置軌跡篩選出目標(biāo)罪犯可能藏匿的候選位置子集,然后進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾計(jì)算,預(yù)測(cè)目標(biāo)罪犯當(dāng)前最可能藏匿的位置。這種方式融合了用戶的社會(huì)關(guān)系及歷史位置信息,有助于降低直接預(yù)測(cè)目標(biāo)罪犯藏匿位置的盲目性和困難性。最后,利用模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并對(duì)所提方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
[Abstract]:The prediction of the hiding location of target criminals is an important and arduous task. In this paper, a relational context oriented prediction method for hiding location of target criminals is proposed. In this method, the strong relational subset of the target criminal is obtained by calculating the trust degree among users in the social network oriented to the relational context, and the candidate location subset that the target criminal may hide is selected according to the historical location locus of all the users. Then a collaborative filtering calculation is carried out to predict where the target criminal is most likely to hide. In this way, the user's social relationship and historical location information are fused, which can reduce the blindness and difficulty of directly predicting the hiding location of the target criminal. Finally, the simulation experiment is carried out using the simulation data, and the validity of the proposed method is verified.
【作者單位】： 云南大學(xué)信息學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;云南警官學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金Nos.61262069,61472346~~
【分類號(hào)】：TP393.02;D917

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2105516