How can knowing the location of my friends be used to more accurately 的简体中文翻译

How can knowing the location of my

How can knowing the location of my friends be used to more accurately predict my location? This paper explores socially-aware location prediction under a particularly challenging setting where the underlying interactions and social network are unknown and must be inferred over continuous spatiotemporal data. Our method samples inferred network topology using a linear regression model to predict future individual locations. We present an in-depth empirical study comparing different network models and network sampling regimes under a bootstrapped sampling baseline. Furthermore, our qualitative analysis demonstrates the value of social information in population mobility modeling under our application’s challenges.
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如何知道朋友的位置可以更准确地预测我的位置?本文探讨了在一个特别具有挑战性的环境中的社会感知位置预测,其中潜在的交互作用和社交网络是未知的,必须根据连续的时空数据来推断。我们的方法使用线性回归模型对推断的网络拓扑进行采样,以预测未来的单个位置。我们提供了一个深入的实证研究,在自举抽样基准下比较了不同的网络模型和网络抽样制度。此外,我们的定性分析证明了在我们的应用挑战下,社会信息在人口流动模型中的价值。
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如何使用了解好友的位置来更准确地预测我的位置?本文探讨了在一个特别具有挑战性的环境中的社会感知位置预测,其中潜在的互动和社交网络是未知的,必须通过连续的时空数据进行推断。我们的方法使用线性回归模型推断网络拓扑,以预测未来的单个位置。我们提出了一个深入的实证研究,比较了不同网络模型和网络采样制度在引导采样基线下。此外,我们的定性分析证明了社会信息在应用挑战下在人口流动建模中的价值。
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如何知道我朋友的位置来更准确地预测我的位置?本文探讨了在一个特别具有挑战性的环境下,社会感知的位置预测,在这种环境下,潜在的交互作用和社会网络是未知的,必须通过连续的时空数据进行推断。我们的方法使用线性回归模型对推断的网络拓扑进行抽样,以预测未来的单个位置。我们提出了一个深入的实证研究比较不同的网络模型和网络抽样制度在一个引导抽样基线。此外,我们的定性分析证明了社会信息在人口流动建模中的价值。<br>
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