An Effective Method Based on Bi-Clustering and Association Rules for User Activity Analysis in Location-Based Social Network
Notice bibliographique
Résumé
Examining information concerning users of Location-Based Social Networks (LBSNs) and predicting a user's activity becomes very difficult to process.However recently, biclustering algorithms have shown their effective plan to uncover sub-matrices showing unique patterns.In this paper, we present a novel scheme based on biclustering algorithms with the Apriori algorithm to extract association rules from LBSNs data The idea focuses on generating a model that explains and analyzes the user's activities to get a lot of information about his behavior.Next, we select the sub-matrices using the BCX motif algorithm.After that, the Apriori algorithm is only applied to these sub-matrices, allowing for a meaningful extraction and useful rules for classifying user profiles The proposed technique is applied to a large real dataset called Gowalla.Thus, we have extracted rules such as (X→Y [support%, Confidence% and Lift]).Furthermore, we have presented a compression study of the results by biclustering the Apriori method and the Apriori algorithm.Additionally, the extracted rules provided relevant information for analyzing users' activities.we show that biclustering with Apriori method exhibits the best performance.In summary, the model of association rule briefly described user activities and it is considered a novel tool, which can be included in the offered state-of-the-art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».