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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.6
- 수록면
- 37 - 41 (5page)
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In this paper, we propose a friend recommendation scheme that takes into consideration the attribute information of a POI and a user’s movement patterns. The proposed scheme broadly consists of a part that filters out other users who have different preferences by calculating preferences using the attribute information of users and a part that finds a moving trajectory close to that of a user with a pattern-matching scheme. To verify the superiority of the proposed scheme, we compare it with existing schemes through various performance evaluations.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RECOMMENDATION SCHEME
3. PERFORMANCE EVALUATION
4. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (11)
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[학술지(정기간행물)] - R. Akhtar / 2015 / Architecture of Hybrid Mobile Social Networks for Efficient Content Delivery / Wireless Personal Communications 80 (1) : 85 ~ 96
[학술대회논문] - B. Fan / 2014 / GPS: A method for data sharing in Mobile Social Networks / Proc. Networking Conference : 1 ~ 9
[학술대회논문] - J. Ying / 2010 / Mining User Similarity from Semantic Trajectories / Proc. International Workshop on Location Based Social Networks : 19 ~ 26
[학술대회논문] - N. V. Spirin / 2014 / People Search within an Online Social Network:Large Scale Analysis of Facebook Graph Search Query Logs / Proc. International Conference on Conference on Information and Knowledge Management : 1009 ~ 1018
[학술대회논문] - X. Xie / 2010 / Potential Friend Recommendation in Online Social Network / Proc. IEEE/ACM Green Computing and Communications-Cyber Physical and Social Computing : 831 ~ 835
[학술대회논문] - B. Fan / 2014 / GPS: A method for data sharing in Mobile Social Networks / Proc. Networking Conference : 1 ~ 9
[학술대회논문] - J. Ying / 2010 / Mining User Similarity from Semantic Trajectories / Proc. International Workshop on Location Based Social Networks : 19 ~ 26
[학술대회논문] - N. V. Spirin / 2014 / People Search within an Online Social Network:Large Scale Analysis of Facebook Graph Search Query Logs / Proc. International Conference on Conference on Information and Knowledge Management : 1009 ~ 1018
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