Find me if you can:improving geographical...(2013.9.27)
2014-04-20 19:36
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1。关于位置预测 ,数据FACEBOOK,地理位置和好友关系之间的联系
2。位置预测的作用1)提供更好的服务(如本地内容),2)安全,如QQ异地登陆提示 3)给出用户联系人位置,计算出该用户的家庭位置。
3。若是好友聚集一处,预测想必是简单的,若是好友比较分散,则预测的难度会变大吧。
4。以权重的预测是存在问题的,尤其显示在位于海岸线的用户上。
5。
。
好友关系和距离成幂律分布。采用最大似然方法进行拟合
6。最大似然估计的一个熟悉:实际上是用样本来估计整体,即在不可能获得整体信息的情况下,使样本可以代替整体的可能性最大。其实其思路并不复杂
7.论文根据数据得出了图7 ,可能有朋友关系的概率和距离之间的关系。并根据其拟合出了方程。同时给出了最大似然方程,E为边的集合,即理解为好友集合。计算时间复杂度为O(N),即需要遍历所有节点。时间复杂度较高。两步化简以降低时间复杂度。第一步给出改进的目标方程,化简方法,预先计算出针对每个位置l的常量(即对于每个位置此为常量,该操作是将美国作为一个细网格处理,计算量较大,优点是只需要计算一次,问题是初始带入的时候是代入哪一个常量),将原公式处以该常量则可以得到改进的目标方程。第二步的优化是对函数p(.)的优化,该函数在p(0)时取得极大值
8. 方案在实际验证时无论是一维和二维u点都会出现在某一个朋友点上,似乎和p(0)取得较为突起的极大值有关。因此采取的改进方案是用其所有的朋友节点带入进行计算,采取人工的方法从某个朋友的位置到相近的一个地方。 其时间复杂度为O(k*k)
9。回顾下文章的导入(introduction),由于网络的出现,地理位置对社交关系的限制越来越小。识别出用户的地里位置是有作用的:1。防止钓鱼网站的欺诈 2。个性化的信息推荐(且不用用户输入自己的地址)。然当前的地理位置和家乡、常用地理位置当时有很大区别的。现有根据ip进行定位的问题:1。粒度较粗,只能定位到城市级别2。前后不一致的问题,因为大型网络和移动网络是由IP池分配ip 的,这会影响到 用户体验。根据报告,整体定位精度不高,且由于ip的重新分配,需要持续维护成本。整个步骤a.通过数据验证好友关系和距离之间的关系,呈单调递减关系
b。最大 似然的方法建立模型并且验证其相对IP方法的优越性c.采用迭代的方法提高精度。贡献1.大量准确数据确保了研究深度和广度。2.比现在ip方法更好的定位方法,精确且降低维护成本。
10。回顾下background。核心问题:地理位置和社会结构的关系及此种关系对位置预测的影响。
11.DATA ,好友情况和距离的关系受到人口密度的影响。这个当是必须考虑的因素,因为好友
12。思考:如果只是依赖好友关系必然是有缺陷的,WEEKDAY和WEEKEND的数据是有所区别的,家乡是假期的一个中心。而很多好友关系是和家乡有关的,这个事实上有必要加以区分。
2。位置预测的作用1)提供更好的服务(如本地内容),2)安全,如QQ异地登陆提示 3)给出用户联系人位置,计算出该用户的家庭位置。
3。若是好友聚集一处,预测想必是简单的,若是好友比较分散,则预测的难度会变大吧。
4。以权重的预测是存在问题的,尤其显示在位于海岸线的用户上。
5。
。
好友关系和距离成幂律分布。采用最大似然方法进行拟合
6。最大似然估计的一个熟悉:实际上是用样本来估计整体,即在不可能获得整体信息的情况下,使样本可以代替整体的可能性最大。其实其思路并不复杂
7.论文根据数据得出了图7 ,可能有朋友关系的概率和距离之间的关系。并根据其拟合出了方程。同时给出了最大似然方程,E为边的集合,即理解为好友集合。计算时间复杂度为O(N),即需要遍历所有节点。时间复杂度较高。两步化简以降低时间复杂度。第一步给出改进的目标方程,化简方法,预先计算出针对每个位置l的常量(即对于每个位置此为常量,该操作是将美国作为一个细网格处理,计算量较大,优点是只需要计算一次,问题是初始带入的时候是代入哪一个常量),将原公式处以该常量则可以得到改进的目标方程。第二步的优化是对函数p(.)的优化,该函数在p(0)时取得极大值
8. 方案在实际验证时无论是一维和二维u点都会出现在某一个朋友点上,似乎和p(0)取得较为突起的极大值有关。因此采取的改进方案是用其所有的朋友节点带入进行计算,采取人工的方法从某个朋友的位置到相近的一个地方。 其时间复杂度为O(k*k)
9。回顾下文章的导入(introduction),由于网络的出现,地理位置对社交关系的限制越来越小。识别出用户的地里位置是有作用的:1。防止钓鱼网站的欺诈 2。个性化的信息推荐(且不用用户输入自己的地址)。然当前的地理位置和家乡、常用地理位置当时有很大区别的。现有根据ip进行定位的问题:1。粒度较粗,只能定位到城市级别2。前后不一致的问题,因为大型网络和移动网络是由IP池分配ip 的,这会影响到 用户体验。根据报告,整体定位精度不高,且由于ip的重新分配,需要持续维护成本。整个步骤a.通过数据验证好友关系和距离之间的关系,呈单调递减关系
b。最大 似然的方法建立模型并且验证其相对IP方法的优越性c.采用迭代的方法提高精度。贡献1.大量准确数据确保了研究深度和广度。2.比现在ip方法更好的定位方法,精确且降低维护成本。
10。回顾下background。核心问题:地理位置和社会结构的关系及此种关系对位置预测的影响。
11.DATA ,好友情况和距离的关系受到人口密度的影响。这个当是必须考虑的因素,因为好友
12。思考:如果只是依赖好友关系必然是有缺陷的,WEEKDAY和WEEKEND的数据是有所区别的,家乡是假期的一个中心。而很多好友关系是和家乡有关的,这个事实上有必要加以区分。
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