基於社交網路大數據的時空模式挖掘

新聞 12-16

雷鋒網AI研習社訊：合理利用社交網路中的時空大數據，並對其進行有效的城市計算，為城市環境的改善和人們生活品質的提高帶來新的機遇。本次分享將主要介紹KDD 2018上發表的論文『Discovering Latent Patterns of Urban Cultural Interactions in WeChat for Modern City Planning』。探討如何利用社交網路數據來發現、提取城市中人群與POI互動的潛在時空模式，並據此優化城市設施的空間規劃。

分享主題

基於社交網路大數據的時空模式挖掘

分享嘉賓

周驍，劍橋大學計算機系在讀博士，師從Prof. Ceceilia Mascolo, 主要研究方向為數據挖掘、城市計算、社交網路分析。

分享提綱

引言

帶有地理信息的社交網路數據

城市文化活動潛在模式挖掘（TLDA、TCV演算法介紹）

空間需求與供給分布探測（POPTICS演算法與DSI模型介紹）

結果展示與結語

分享時間

（北京時間）12 月 16 日（星期日）晚上 20:00