大讲堂 | 基于社交网络大数据的时空模式挖掘

2018 年 12 月 15 日 AI研习社


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)12 月 16 日 (星期日)晚上 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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