事件社交网络的快速发展引起的信息过载问题是当前面临的主要挑战，深度学习等技术可从大量的数据中挖掘潜在的关联信息，从而有效应对......

随着智能移动设备的日益普及和无线网络技术的飞速发展,时空众包（Spatiotemporal Crowdsourcing）作为一种新兴的众包模式应运而生。......

基于事件的在线社交网络(Event-based Social Network,EBSN)在近十多年的时间发展迅猛,引起了学术界的极大关注。EBSN是以活动为媒......

为了提升基于事件的社交网络(EBSN)中社交事件的推荐效果,提出了融合用户历史行为和社交关系的个性化社交事件推荐方法。首先采用......

近年来,互联网快速发展,网络技术日新月异,社交网络随之不断涌现、广泛普及。其中,随着线下与线上社交活动相结合,一种以事件为媒......

由于基于事件的社交网络(EBSN)中的活动具有时效性,传统社交网络推荐算法无法适用于EBSN。此外,大多数算法忽略了能影响后续推荐质......

近几年,在基于事件的社交网络（EBSNs）服务中,为便于增强用户体验,事件推荐任务一直被广泛研究。本文基于对EBSN中用户行为数据的详细......

在基于事件的社交网络中,一个经典的问题是为用户规划其感兴趣的事件.现有的工作仅仅考虑用户的喜好,仅从用户的角度出发,为其安排......