Resumen

El comportamiento de comunicación basado en Internet de las Cosas (IoT) estocástica del mundo en progreso está impactando enormemente a las redes sociales. El crecimiento de las redes sociales ayuda a cuantificar el efecto en el Internet Social de las Cosas (SIoT). La existencia múltiple de dos personas en varias ubicaciones geográficas en diferentes marcos temporales sugiere predecir la conexión social. Investigamos en qué medida los lazos sociales entre las personas pueden ser inferidos al revisar críticamente las redes sociales. Nuestro estudio utilizó registros de datos de llamadas telefónicas (CDRs) anonimizados basados en telecomunicaciones chinas y dos conjuntos de datos de redes sociales basadas en ubicación disponibles públicamente, Brightkite y Gowalla. Nuestra investigación identificó lazos sociales basados en datos de comunicación móvil y explora aún más razones de comunicación basadas en la ubicación geográfica. Este documento presenta un marco de inferencia que predice los lazos faltantes como conexiones sociales sospechosas utilizando un marco de inferencia basado en arquitect

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Estocástico; Internet de las cosas; Redes sociales; Internet de las cosas social; Lazos sociales; Comportamiento de comunicación
• Keywords:Stochastic; Internet of things; Social networks; Social internet of things; Social ties; Communication behavior